Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Berbilang Bingkai Data Panda dengan Cekap dengan Lajur Bertindih?

Menggabungkan Berbilang Bingkai Data Menggunakan Gabungan Tiga Hala dalam Panda

Memandangkan berbilang fail CSV dengan nama orang yang bertindih sebagai lajur pertama, tugasnya ialah untuk menggabungkan fail ini menjadi satu CSV dengan setiap baris mengandungi semua atribut untuk orang yang unik.

The fungsi join() tradisional dalam Pandas memerlukan pengindeksan hierarki. Walau bagaimanapun, pendekatan alternatif tersedia untuk memudahkan proses penyambungan.

Kurangkan Fungsi untuk Penggabungan DataFrame

Satu cara yang cekap untuk menggabungkan bingkai data ialah menggunakan fungsi functools.reduce bersama-sama dengan fungsi pd.merge. Begini rupa kod itu:

import functools as ft
dfs = [df0, df1, df2, ..., dfN]
df_final = ft.reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='name'), dfs)

Pendekatan ini membenarkan penggabungan bilangan bingkai data sewenang-wenangnya dengan lajur 'nama' biasa.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Berbilang Bingkai Data Panda dengan Cekap dengan Lajur Bertindih?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!