Bagaimanakah Pandas\' `reduce()` Boleh Menyertai Berbilang DataFrames dengan Cekap?

Gabungan Tiga Hala Bingkai Data Menggunakan Panda

Dalam bidang analisis data, selalunya perlu untuk menggabungkan data daripada pelbagai sumber. Walau bagaimanapun, apabila bekerja dengan berbilang bingkai data, proses menyertainya pada lajur tertentu boleh menjadi rumit.

Senario biasa melibatkan berbilang fail CSV dengan lajur pertama mewakili nama orang dan lajur seterusnya mewakili atribut individu tersebut. Cabarannya terletak pada mencipta satu CSV disatukan yang mengandungi semua atribut untuk setiap orang yang unik.

Memahami Skim Pengindeksan Hierarki

Fungsi panda join() memerlukan spesifikasi a multiindex, yang melibatkan pengindeksan hierarki. Walau bagaimanapun, ia tidak serta-merta jelas bagaimana skim pengindeksan ini berkaitan dengan gabungan berdasarkan indeks tunggal.

Operasi Kurangkan untuk Gabungan Berbilang Bingkai Data

Sementara gabungan( ) boleh digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih bingkai data, ia menjadi sukar digunakan untuk set data yang lebih besar. Pendekatan yang lebih cekap ialah menggunakan fungsi reduce() daripada modul functools. Fungsi ini beroperasi pada senarai bingkai data, menggabungkannya secara berturut-turut berdasarkan lajur yang ditentukan, seperti 'nama' dalam contoh ini.

Pelaksanaan Kod

Andaikan bingkai data disimpan dalam senarai yang dipanggil 'dfs', coretan kod berikut menunjukkan pengurangan operasi:

import functools as ft

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

Kod ini akan menggabungkan semua bingkai data dalam senarai 'dfs' dan mencipta satu bingkai data 'df_final' dengan semua atribut untuk setiap orang yang unik.

Kelebihan Operasi Kurangkan

• Berskala: Operasi kurangkan boleh mengendalikan sebarang bilangan bingkai data.
• Kecekapan Kod: Ia menghapuskan keperluan untuk panggilan gabungan() berbilang.
• Fleksibiliti: Ia membenarkan spesifikasi kunci gabungan tambahan seperti yang diperlukan.

Dengan menggunakan operasi pengurangan, saintis data boleh menyertai berbilang bingkai data dengan berkesan pada lajur tertentu, mencipta set data yang disatukan dengan semua yang diperlukan atribut untuk setiap entiti unik. Pendekatan ini meningkatkan keupayaan analisis data dan menyelaraskan proses penggabungan data daripada pelbagai sumber.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pandas\' `reduce()` Boleh Menyertai Berbilang DataFrames dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!