Python에서 여러 DataFrame을 효율적으로 병합하는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

Python에서 여러 DataFrame을 효율적으로 병합하는 방법은 무엇입니까?

DDD

풀어 주다： 2024-11-29 13:13:09

원래의

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How to Efficiently Merge Multiple DataFrames in Python?

여러 데이터프레임을 병합하는 방법

문제

여러 데이터프레임을 병합하는 것은 복잡하고 좌절스러울 수 있으며, 특히 데이터프레임 수가 증가할 때 더욱 그렇습니다. 중첩된 병합 기능을 사용할 수 있지만 이 접근 방식은 관리하기 어렵고 오류가 발생하기 쉽습니다.

해결책

여러 데이터 프레임을 병합하는 보다 우아하고 효율적인 방법을 위해 다음 해결 방법을 고려하십시오.

import pandas as pd
from functools import reduce

# Initialize a list of dataframes
dfs = [df1, df2, df3]

# Merge the dataframes using the reduce function
df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['DATE'], how='outer'), dfs)

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이 솔루션은 functools 모듈의 축소 기능을 활용하여 데이터프레임을 반복적으로 병합합니다. 람다 함수는 조인을 위해 지정된 열('DATE')을 사용하고 모든 행을 유지하는 '외부' 병합 방법을 사용하여 병합 작업을 정의합니다.

이점

정리하고 이해하기 쉽습니다. : 이 솔루션은 여러 데이터 프레임을 병합하는 명확하고 간결한 접근 방식을 제공하므로 복잡한 중첩 병합이 필요하지 않습니다.

여러 데이터프레임을 효율적으로 처리: 이 솔루션은 개수에 관계없이 데이터프레임을 처리할 수 있으므로 확장 가능하고 편리합니다.

예

다음을 고려하세요. 데이터 프레임:

df_1:
May 19, 2017;1,200.00;0.1%
May 18, 2017;1,100.00;0.1%
May 17, 2017;1,000.00;0.1%
May 15, 2017;1,901.00;0.1%

df_2:
May 20, 2017;2,200.00;1000000;0.2%
May 18, 2017;2,100.00;1590000;0.2%
May 16, 2017;2,000.00;1230000;0.2%
May 15, 2017;2,902.00;1000000;0.2%

df_3:
May 21, 2017;3,200.00;2000000;0.3%
May 17, 2017;3,100.00;2590000;0.3%
May 16, 2017;3,000.00;2230000;0.3%
May 15, 2017;3,903.00;2000000;0.3%

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제공된 솔루션을 사용하여 이러한 데이터 프레임을 병합할 수 있습니다. 데이터 프레임:

df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['DATE'], how='outer'), dfs)

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결과:

DATE    VALUE1    VALUE2    VALUE3
May 15, 2017;  1,901.00;0.1%;  2,902.00;1000000;0.2%;   3,903.00;2000000;0.3%

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