Comment ajouter efficacement plusieurs DataFrames Pandas à la fois ?

Ajouter efficacement plusieurs cadres de données Pandas simultanément

La fusion de plusieurs cadres de données est une tâche courante dans l'analyse des données. Cependant, les ajouter un par un peut être fastidieux et prendre beaucoup de temps. Heureusement, Pandas offre un moyen efficace d'ajouter plusieurs trames de données en une seule opération.

Considérons la situation suivante : vous disposez de cinq trames de données nommées t1, t2, t3, t4 et t5. Pour les ajouter en même temps, vous pouvez utiliser la fonction pd.concat().

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

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

Par défaut, pd.concat() empilera les blocs de données verticalement, créant un bloc de données unique et cohérent. Vous pouvez également spécifier le paramètre axis pour ajouter les blocs de données horizontalement.

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

Pour éviter les valeurs d'index en double, utilisez le paramètre ignore_index :

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

Cela créera un nouvel index pour la trame de données combinée. Notez que si les blocs de données ont des noms de colonnes différents, le bloc de données résultant contiendra l'union de tous les noms de colonnes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!