공통 열에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 조인하려면 어떻게 해야 합니까?

열에서 여러 데이터 프레임을 3방향 조인

케이스의 이름과 같이 공통 열을 공유하는 여러 데이터 프레임을 처리할 때 조인 하나의 포괄적인 데이터 프레임을 만들기 위해 함께 사용하는 것은 귀중한 작업이 될 수 있습니다. Pandas는 Join() 기능을 제공하지만 다중 인덱싱이 이 프로세스에 어떻게 적합한지 이해하는 것은 어려울 수 있습니다.

다중 조인을 위한 계층적 인덱싱

다중 인덱싱을 수행하려면 -way 조인, pandas는 계층적 인덱싱을 활용합니다. 이 기술은 여러 수준의 인덱스가 있는 데이터 프레임을 생성하며, 각 수준은 서로 다른 차원을 나타냅니다. 귀하의 시나리오에서 각 데이터 프레임에는 단순히 이름 목록인 자체 인덱스가 있습니다. 그러나 이러한 데이터프레임을 조인하려면 모든 데이터프레임의 모든 이름을 포함하는 다중 인덱스가 필요합니다.

효율적인 처리를 위한 작업 줄이기

Zero의 솔루션은 여러 데이터프레임을 병합하는 간단한 접근 방식입니다. 제로 함수를 사용하여 공통 열을 기반으로 데이터프레임을 반복적으로 병합함으로써 코드는 임의 개수의 데이터프레임 조인을 효율적으로 처리합니다. 이 단순화된 접근 방식을 사용하면 계층적 인덱스를 명시적으로 구성할 필요가 없습니다.

제안 코드는 세 개의 CSV 파일에서 데이터 프레임 목록을 생성합니다. 그런 다음 이진 함수와 목록을 입력으로 사용하는 Reduce() 함수를 사용하여 단계별 방식으로 데이터 프레임을 병합합니다. pd.merge() 함수는 조인 작업을 수행하여 동일한 이름을 가진 모든 행이 결합되도록 합니다.

이 방법은 여러 데이터 프레임을 공유 열로 조인하는 실용적이고 효율적인 방법을 제공하며 쉽게 적용할 수 있습니다. 더 많은 수의 입력 데이터 프레임이 있는 시나리오에 적용됩니다.

위 내용은 공통 열에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 조인하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!