Bagaimana untuk Menambah Bingkai Data Berbilang Panda dengan Cekap?

Menambahkan Berbilang Bingkai Data Panda dengan Cekap

Apabila bekerja dengan set data yang besar, selalunya cekap untuk memanipulasi berbilang bingkai data Pandas secara serentak. Daripada menambahkan bingkai data satu demi satu, artikel ini meneroka kaedah yang dioptimumkan untuk menambahkan berbilang bingkai data serentak.

Pertimbangkan senario di mana anda mempunyai beberapa bingkai data bernama t1, t2, t3, t4 dan t5. Untuk menambahkan bingkai data ini, anda secara tradisinya boleh menggunakan kaedah df.append(df). Walau bagaimanapun, pendekatan ini menjadi berulang dan tidak cekap untuk bilangan bingkai data yang besar.

Penyelesaian yang lebih cekap ialah menggunakan fungsi pd.concat. Fungsi ini membolehkan anda menggabungkan berbilang bingkai data secara menegak:

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

Dengan menggunakan pd.concat, anda boleh menambahkan berbilang bingkai data dalam satu baris kod.

Selain itu, anda boleh menggunakan parameter ignore_index untuk memastikan bahawa bingkai data yang terhasil mempunyai indeks berterusan:

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

Kaedah ini menjana bingkai data baharu yang menggabungkan semua baris daripada bingkai data input, mengabaikan sebarang nilai indeks sedia ada.

Dengan memanfaatkan kaedah ini, anda boleh menyelaraskan proses menambahkan berbilang bingkai data Pandas, meningkatkan kecekapan aliran kerja anda dengan ketara apabila bekerja dengan set data yang besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambah Bingkai Data Berbilang Panda dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!