複数の Pandas DataFrame を効率的に追加するにはどうすればよいですか?

複数の Pandas データ フレームを効率的に追加する

大規模なデータセットを操作する場合、多くの場合、複数の Pandas データ フレームを同時に操作するのが効率的です。この記事では、データ フレームを 1 つずつ追加するのではなく、複数のデータ フレームを一度に追加するための最適化された方法について説明します。

t1、t2、t3、t4、t5 という名前の複数のデータ フレームがあるシナリオを考えてみましょう。これらのデータ フレームを追加するには、従来は df.append(df) メソッドを使用できました。ただし、このアプローチは大量のデータ フレームに対して反復的で非効率的になります。

より効率的な解決策は、pd.concat 関数を使用することです。この関数を使用すると、複数のデータ フレームを垂直方向に連結できます。

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

pd.concat を使用すると、1 行のコードに複数のデータ フレームを追加できます。

さらに、以下を使用できます。結果のデータ フレームに連続インデックスがあることを確認するためのignore_index パラメーター:

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

このメソッドは、既存のインデックス値を無視して、入力データ フレームのすべての行を結合する新しいデータ フレームを生成します。

これらのメソッドを活用することで、複数の Pandas データ フレームを追加するプロセスを合理化し、大規模なデータセットを操作する際のワークフローの効率を大幅に向上させることができます。

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