Wie kann man mehrere Pandas-DataFrames gleichzeitig effizient anhängen?

Effizientes gleichzeitiges Anhängen mehrerer Pandas-Datenrahmen

Das Zusammenführen mehrerer Datenrahmen ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse. Allerdings kann es mühsam und zeitaufwändig sein, sie einzeln anzuhängen. Glücklicherweise bietet Pandas eine effiziente Möglichkeit, mehrere Datenrahmen in einem einzigen Vorgang anzuhängen.

Betrachten wir die folgende Situation: Sie haben fünf Datenrahmen mit den Namen t1, t2, t3, t4 und t5. Um sie auf einmal anzuhängen, können Sie die Funktion pd.concat() verwenden.

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

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

Standardmäßig stapelt pd.concat() die Datenrahmen vertikal und erstellt so einen einzelnen, zusammenhängenden Datenrahmen. Sie können auch den Achsenparameter angeben, um die Datenrahmen horizontal anzuhängen.

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

Um doppelte Indexwerte zu vermeiden, verwenden Sie den Parameter „ignore_index“:

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

Dadurch wird ein neuer Index für erstellt der kombinierte Datenrahmen. Beachten Sie, dass der resultierende Datenrahmen die Vereinigung aller Spaltennamen enthält, wenn die Datenrahmen unterschiedliche Spaltennamen haben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man mehrere Pandas-DataFrames gleichzeitig effizient anhängen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!