Comment la fonction « reduce() » de Pandas peut-elle joindre efficacement plusieurs DataFrames ?

Jointure à trois voies de dataframes à l'aide de Pandas

Dans le domaine de l'analyse des données, il est souvent nécessaire de combiner des données provenant de plusieurs sources. Cependant, lorsque vous travaillez avec plusieurs dataframes, le processus consistant à les joindre sur des colonnes spécifiques peut devenir complexe.

Un scénario courant implique plusieurs fichiers CSV, la première colonne représentant les noms des personnes et les colonnes suivantes représentant les attributs de ces personnes. Le défi réside dans la création d'un seul CSV consolidé contenant tous les attributs de chaque personne unique.

Comprendre le schéma d'indexation hiérarchique

La fonction pandas join() nécessite la spécification d'un multiindex, qui implique une indexation hiérarchique. Cependant, il n'est pas immédiatement évident comment ce schéma d'indexation se rapporte aux jointures basées sur un seul index.

L'opération de réduction pour les jointures multi-dataframe

Pendant que la jointure( ) peut être utilisée pour fusionner deux ou plusieurs trames de données, elle devient lourde pour les ensembles de données plus volumineux. Une approche plus efficace consiste à utiliser la fonction réduire() du module functools. Cette fonction opère sur une liste de dataframes, en les fusionnant successivement en fonction d'une colonne spécifiée, telle que « nom » dans cet exemple.

Implémentation du code

En supposant les dataframes sont stockés dans une liste appelée « dfs », l'extrait de code suivant démontre l'opération de réduction :

import functools as ft

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

Ce code fusionnera toutes les trames de données de la liste « dfs » et créera une seule trame de données « df_final » avec tous les attributs pour chaque personne unique.

Avantages de l'opération de réduction

• Évolutif : l'opération de réduction peut gérer n'importe quel nombre de trames de données.
• Efficacité du code : elle élimine la nécessité de plusieurs appels merge().
• Flexibilité : elle permet de spécifier des clés de jointure supplémentaires selon les besoins.

En utilisant l'opération de réduction, les data scientists peuvent joindre efficacement plusieurs des dataframes sur des colonnes spécifiques, créant un ensemble de données consolidé avec tous les attributs nécessaires pour chaque entité unique. Cette approche améliore les capacités d'analyse des données et rationalise le processus de combinaison de données provenant de diverses sources.

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