複数の Pandas DataFrame を一度に効率的に追加するにはどうすればよいですか?

複数の Pandas データ フレームを同時に効率的に追加する

複数のデータ フレームをマージすることは、データ分析における一般的なタスクです。ただし、それらを 1 つずつ追加するのは面倒で時間がかかる場合があります。幸いなことに、Pandas には、1 回の操作で複数のデータ フレームを追加する効率的な方法が用意されています。

次の状況を考えてみましょう。t1、t2、t3、t4、t5 という名前の 5 つのデータ フレームがあるとします。これらを一度に追加するには、pd.concat() 関数を利用できます。

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5])</code>

デフォルトでは、pd.concat() はデータ フレームを垂直方向にスタックし、単一のまとまったデータ フレームを作成します。データ フレームを水平方向に追加する軸パラメータを指定することもできます。

<code class="python">df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=1)</code>

インデックス値の重複を避けるには、ignore_index パラメータを使用します。

<code class="python">df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], ignore_index=True)</code>

これにより、次の新しいインデックスが作成されます。結合されたデータ フレーム。データ フレームに異なる列名がある場合、結果のデータ フレームにはすべての列名の和集合が含まれることに注意してください。

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