Penyertaan Tiga Hala Berbilang Bingkai Data pada Lajur
Apabila berurusan dengan berbilang bingkai data yang berkongsi lajur biasa, seperti nama dalam kes anda, menyertai mereka bersama-sama untuk mencipta satu rangka data komprehensif boleh menjadi operasi yang berharga. Walaupun panda menyediakan fungsi join(), memahami cara pengindeksan berbilang sesuai dengan proses ini boleh membingungkan.
Pengindeksan Hierarki untuk Penyertaan Pelbagai Hala
Untuk melakukan pelbagai -cara bergabung, panda memanfaatkan pengindeksan hierarki. Teknik ini mencipta bingkai data dengan pelbagai peringkat indeks, di mana setiap peringkat mewakili dimensi yang berbeza. Dalam senario anda, setiap bingkai data mempunyai indeksnya sendiri, iaitu senarai nama sahaja. Walau bagaimanapun, untuk menyertai bingkai data ini, anda memerlukan berbilang indeks yang merangkumi semua nama daripada semua bingkai data.
Mengurangkan Operasi untuk Pengendalian Cekap
Penyelesaian Zero menyediakan pendekatan mudah untuk menggabungkan berbilang bingkai data. Dengan menggunakan fungsi sifar untuk menggabungkan bingkai data secara berulang berdasarkan lajur biasa mereka, kod tersebut mengendalikan penyatuan bilangan bingkai data yang sewenang-wenangnya. Pendekatan yang dipermudahkan ini mengelakkan keperluan untuk membina indeks hierarki secara eksplisit.
Kod yang dicadangkan mencipta senarai bingkai data daripada tiga fail CSV anda. Ia kemudian menggunakan fungsi reduce(), yang mengambil fungsi binari dan senarai sebagai input, untuk menggabungkan bingkai data secara langkah demi langkah. Fungsi pd.merge() melaksanakan operasi penyambungan, memastikan semua baris dengan nama yang sama digabungkan.
Kaedah ini menyediakan cara yang praktikal dan cekap untuk menyertai berbilang bingkai data dengan lajur dikongsi dan boleh disesuaikan dengan mudah kepada senario dengan bilangan bingkai data input yang lebih besar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menyertai Berbilang Bingkai Data Panda dengan Cekap pada Lajur Biasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!