Wie kann die Funktion „reduce()' von Pandas mehrere DataFrames effizient verbinden?

Drei-Wege-Verbindung von Datenrahmen mithilfe von Pandas

Im Bereich der Datenanalyse ist es oft notwendig, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren. Wenn Sie jedoch mit mehreren Datenrahmen arbeiten, kann das Zusammenfügen dieser Datenrahmen in bestimmten Spalten komplex werden.

Ein häufiges Szenario umfasst mehrere CSV-Dateien, wobei die erste Spalte Personennamen und die nachfolgenden Spalten Attribute dieser Personen darstellen. Die Herausforderung besteht darin, eine einzige konsolidierte CSV-Datei zu erstellen, die alle Attribute für jede einzelne Person enthält.

Hierarchisches Indexierungsschema verstehen

Die Pandas-Funktion „join()“ erfordert die Angabe von a Multiindex, der eine hierarchische Indizierung beinhaltet. Es ist jedoch nicht sofort ersichtlich, wie sich dieses Indexierungsschema auf Verknüpfungen bezieht, die auf einem einzelnen Index basieren.

Die Reduzierungsoperation für Verknüpfungen mit mehreren Datenrahmen

Während die Verknüpfung( )-Funktion zum Zusammenführen von zwei oder mehr Datenrahmen verwendet werden kann, wird sie für größere Datensätze unhandlich. Ein effizienterer Ansatz ist die Verwendung der Funktion „reduce()“ aus dem Modul „functools“. Diese Funktion bearbeitet eine Liste von Datenrahmen und führt sie nacheinander basierend auf einer angegebenen Spalte zusammen, wie in diesem Beispiel „Name“.

Code-Implementierung

Annahme der Datenrahmen werden in einer Liste namens „dfs“ gespeichert. Der folgende Codeausschnitt demonstriert die Reduzierung Operation:

import functools as ft

df_final = ft.reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='name'), dfs)

Dieser Code führt alle Datenrahmen in der „dfs“-Liste zusammen und erstellt einen einzelnen Datenrahmen „df_final“ mit allen Attributen für jede einzelne Person.

Vorteile der Reduzieroperation

• Skalierbar: Die Reduzieroperation kann eine beliebige Anzahl von verarbeiten Datenrahmen.
• Code-Effizienz: Mehrere merge()-Aufrufe sind nicht mehr erforderlich.
• Flexibilität: Ermöglicht die Angabe zusätzlicher Join-Schlüssel nach Bedarf.

Durch die Verwendung der Reduzierungsoperation können Datenwissenschaftler effektiv mehrere Datenrahmen in bestimmten Spalten zusammenführen und so einen konsolidierten Datensatz mit allen erforderlichen Attributen für jede einzelne Entität erstellen. Dieser Ansatz verbessert die Datenanalysefunktionen und rationalisiert den Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen.

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