여러 Pandas DataFrame을 한 ​​번에 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

여러 Pandas 데이터 프레임을 동시에 효율적으로 추가

여러 데이터 프레임을 병합하는 것은 데이터 분석에서 일반적인 작업입니다. 그러나 하나씩 추가하는 것은 지루하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 다행히 Pandas는 단일 작업으로 여러 데이터 프레임을 추가하는 효율적인 방법을 제공합니다.

다음 상황을 고려해 보겠습니다. t1, t2, t3, t4 및 t5라는 5개의 데이터 프레임이 있습니다. 한 번에 추가하려면 pd.concat() 함수를 활용하면 됩니다.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5])</code>

기본적으로 pd.concat()는 데이터 프레임을 수직으로 쌓아 응집력 있는 단일 데이터 프레임을 생성합니다. 데이터 프레임을 수평으로 추가하기 위해 축 매개변수를 지정할 수도 있습니다.

<code class="python">df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=1)</code>

중복된 ​​인덱스 값을 피하려면,ignore_index 매개변수를 사용하십시오.

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

이렇게 하면 다음에 대한 새 인덱스가 생성됩니다. 결합된 데이터 프레임. 데이터 프레임의 열 이름이 서로 다른 경우 결과 데이터 프레임에는 모든 열 이름의 통합이 포함됩니다.

위 내용은 여러 Pandas DataFrame을 한 ​​번에 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!