Comment ajouter efficacement plusieurs DataFrames Pandas ?

Ajout efficace de plusieurs trames de données Pandas

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il est souvent efficace de manipuler plusieurs trames de données Pandas simultanément. Au lieu d'ajouter des trames de données une par une, cet article explore des méthodes optimisées pour ajouter plusieurs trames de données à la fois.

Considérez un scénario dans lequel vous disposez de plusieurs trames de données nommées t1, t2, t3, t4 et t5. Pour ajouter ces trames de données, vous pouvez traditionnellement utiliser la méthode df.append(df). Cependant, cette approche devient répétitive et inefficace pour un grand nombre de trames de données.

Une solution plus efficace consiste à utiliser la fonction pd.concat. Cette fonction vous permet de concaténer plusieurs trames de données verticalement :

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

En utilisant pd.concat, vous pouvez ajouter plusieurs trames de données dans une seule ligne de code.

De plus, vous pouvez utiliser le paramètre ignore_index pour garantir que la trame de données résultante a un index continu :

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

Cette méthode génère une nouvelle trame de données qui combine toutes les lignes des trames de données d'entrée, en ignorant toutes les valeurs d'index existantes.

En tirant parti de ces méthodes, vous pouvez rationaliser le processus d'ajout de plusieurs trames de données Pandas, améliorant ainsi considérablement l'efficacité de votre flux de travail lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!