Pandas の「reduce()」関数はどのようにして複数の DataFrame を効率的に結合できるのでしょうか?

Pandas を使用したデータフレームの 3 方向結合

データ分析の領域では、多くの場合、複数のソースからのデータを結合する必要があります。ただし、複数のデータフレームを操作する場合、特定の列でそれらを結合するプロセスが複雑になる可能性があります。

一般的なシナリオには、最初の列が個人名を表し、後続の列がその個人の属性を表す複数の CSV ファイルが含まれます。課題は、各個人のすべての属性を含む単一の統合 CSV を作成することにあります。

階層型インデックス付けスキームを理解する

pandas join() 関数には、 multiindex: 階層インデックス作成が含まれます。ただし、このインデックス付けスキームが単一のインデックスに基づく結合にどのように関連しているかは、すぐには明らかではありません。

複数データフレーム結合の Reduce 操作

while the join( ) 関数を使用して 2 つ以上のデータフレームを結合できますが、大規模なデータセットでは扱いにくくなります。より効率的なアプローチは、functools モジュールのreduce() 関数を使用することです。この関数はデータフレームのリストを操作し、指定された列 (この例では「name」など) に基づいてデータフレームを連続的にマージします。

コードの実装

データフレームを想定は「dfs」というリストに保存されます。次のコード スニペットは、reduce を示しています。操作:

import functools as ft

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

このコードは、'dfs' リスト内のすべてのデータフレームをマージし、各固有の人物のすべての属性を持つ単一のデータフレーム 'df_final' を作成します。

利点Reduce 操作の

• スケーラブル: Reduce 操作は次のことができます。任意の数のデータフレームを処理できます。
• コードの効率性: merge() を複数回呼び出す必要がなくなります。
• 柔軟性: 必要に応じて追加の結合キーを指定できます。

reduce 操作を利用することで、データ サイエンティストは特定の列で複数のデータフレームを効果的に結合し、必要な属性をすべて備えた統合データセットを作成できます。固有のエンティティごとに。このアプローチにより、データ分析機能が強化され、さまざまなソースからのデータを組み合わせるプロセスが合理化されます。

以上がPandas の「reduce()」関数はどのようにして複数の DataFrame を効率的に結合できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。