


So führen Sie mehrere Datenrahmen zusammen
Problem
Das Zusammenführen mehrerer Datenrahmen kann komplex und frustrierend sein, insbesondere wenn die Anzahl der Datenrahmen zunimmt. Obwohl es möglich ist, verschachtelte Zusammenführungsfunktionen zu verwenden, wird dieser Ansatz unüberschaubar und fehleranfällig.
Lösung
Für eine elegantere und effizientere Möglichkeit, mehrere Datenrahmen zusammenzuführen, ziehen Sie die folgende Lösung in Betracht:
import pandas as pd from functools import reduce # Initialize a list of dataframes dfs = [df1, df2, df3] # Merge the dataframes using the reduce function df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['DATE'], how='outer'), dfs)
Diese Lösung nutzt die Reduce-Funktion des Functools-Moduls, um die Datenrahmen iterativ zusammenzuführen. Die Lambda-Funktion definiert den Zusammenführungsvorgang, indem sie die angegebene Spalte zum Zusammenführen ('DATE') und die 'äußere' Zusammenführungsmethode verwendet, um alle Zeilen beizubehalten.
Vorteile
Sauber und verständlich : Diese Lösung bietet einen klaren und prägnanten Ansatz zum Zusammenführen mehrerer Datenrahmen und macht eine komplexe verschachtelte Zusammenführung überflüssig Funktionen.
Mehrere Datenrahmen effektiv verarbeiten: Diese Lösung kann eine beliebige Anzahl von Datenrahmen verarbeiten, wodurch sie skalierbar und praktisch ist.
Beispiel
Bedenken Sie Folgendes Datenrahmen:
df_1: May 19, 2017;1,200.00;0.1% May 18, 2017;1,100.00;0.1% May 17, 2017;1,000.00;0.1% May 15, 2017;1,901.00;0.1% df_2: May 20, 2017;2,200.00;1000000;0.2% May 18, 2017;2,100.00;1590000;0.2% May 16, 2017;2,000.00;1230000;0.2% May 15, 2017;2,902.00;1000000;0.2% df_3: May 21, 2017;3,200.00;2000000;0.3% May 17, 2017;3,100.00;2590000;0.3% May 16, 2017;3,000.00;2230000;0.3% May 15, 2017;3,903.00;2000000;0.3%
Mit der bereitgestellten Lösung können wir diese zusammenführen Datenrahmen:
df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=['DATE'], how='outer'), dfs)
Ergebnis:
DATE VALUE1 VALUE2 VALUE3 May 15, 2017; 1,901.00;0.1%; 2,902.00;1000000;0.2%; 3,903.00;2000000;0.3%
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man mehrere DataFrames in Python effizient zusammenführen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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