Bagaimana untuk Menambahkan Berbilang DataFrame Panda dengan Cekap Sekaligus?

Tambah Berbilang Bingkai Data Panda Secara Cekap Secara serentak

Menggabungkan berbilang bingkai data ialah tugas biasa dalam analisis data. Walau bagaimanapun, menambahkannya satu demi satu boleh membosankan dan memakan masa. Nasib baik, Pandas menyediakan cara yang cekap untuk menambahkan berbilang bingkai data dalam satu operasi.

Mari kita pertimbangkan situasi berikut: anda mempunyai lima bingkai data bernama t1, t2, t3, t4 dan t5. Untuk menambahkannya sekali gus, anda boleh menggunakan fungsi pd.concat().

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

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

Secara lalai, pd.concat() akan menyusun bingkai data secara menegak, mewujudkan satu bingkai data yang padu. Anda juga boleh menentukan parameter paksi untuk menambahkan bingkai data secara mendatar.

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

Untuk mengelakkan nilai indeks pendua, gunakan parameter ignore_index:

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

Ini akan mencipta indeks baharu untuk bingkai data gabungan. Ambil perhatian bahawa jika bingkai data mempunyai nama lajur yang berbeza, bingkai data yang terhasil akan mengandungi gabungan semua nama lajur.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambahkan Berbilang DataFrame Panda dengan Cekap Sekaligus?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!