共通の列で複数の Pandas DataFrame を効率的に結合するにはどうすればよいですか?

列上の複数のデータフレームの 3 方向結合

あなたの場合の名前のように、共通の列を共有する複数のデータフレームを扱う場合、結合それらを組み合わせて単一の包括的なデータフレームを作成することは、価値のある操作となります。 pandas は join() 関数を提供しますが、マルチインデックス作成がこのプロセスにどのように適合するかを理解するのは難しい場合があります。

多方向結合のための階層インデックス作成

マルチインデックスを実行するには-way 結合では、パンダは階層インデックスを利用します。この手法では、複数レベルのインデックスを持つデータフレームが作成され、各レベルが異なるディメンションを表します。このシナリオでは、各データフレームには独自のインデックスがあり、これは単なる名前のリストです。ただし、これらのデータフレームを結合するには、すべてのデータフレームのすべての名前を含むマルチインデックスが必要です。

効率的な処理のための操作の削減

Zero のソリューションは、複数のデータフレームをマージするための簡単なアプローチ。ゼロ関数を使用して共通の列に基づいてデータフレームを繰り返しマージすることにより、コードは任意の数のデータフレームの結合を効率的に処理します。この簡略化されたアプローチにより、階層インデックスを明示的に構築する必要がなくなります。

推奨されるコードは、3 つの CSV ファイルからデータフレームのリストを作成します。次に、バイナリ関数とリストを入力として受け取るreduce()関数を使用して、段階的にデータフレームをマージします。関数 pd.merge() は結合操作を実行し、同じ名前を持つすべての行が結合されるようにします。

このメソッドは、複数のデータフレームを共有列で結合する実用的かつ効率的な方法を提供し、簡単に適応できます。より多くの入力データフレームを使用するシナリオに対応します。

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