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백엔드 개발파이썬 튜토리얼For 루프에서 생성된 Pandas DataFrame을 결합하는 방법: 포괄적인 솔루션

How to Combine Pandas DataFrames Generated in a For Loop: A Comprehensive Solution

For 루프에서 생성된 Pandas DataFrame 결합: 포괄적인 솔루션

데이터 조작과 관련하여 Pandas는 강력한 도구 세트를 제공합니다. 구조화된 데이터 작업에 사용됩니다. 일반적인 작업 중 하나는 여러 소스의 데이터를 결합하는 것입니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 for 루프에서 데이터프레임을 생성한 다음 이를 추가하여 통합 데이터프레임을 만드는 것입니다.

for 루프에서 생성된 데이터프레임을 추가하려면 다음과 약간 다른 접근 방식을 활용해야 합니다. 당신이 시도한 것. 제공하신 코드:

appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments

인수로 두 개 이상의 데이터 프레임이 필요합니다. 이는 여러 데이터 프레임을 하나씩 추가하는 데 적합하지 않습니다. 대신 pd.concat을 사용하여 데이터 프레임 목록을 하나의 더 큰 데이터 프레임으로 병합할 수 있습니다.

향상된 솔루션은 다음과 같습니다.

<code class="python">appended_data = []
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
    data = pandas.read_excel(infile)
    # Store each dataframe in a list
    appended_data.append(data)
# Concatenate the list of dataframes into a single dataframe
appended_data = pd.concat(appended_data)
# Write the resulting dataframe to a new Excel file
appended_data.to_excel('appended.xlsx')</code>

수정된 코드:

  1. 개별 데이터프레임을 저장하기 위해 빈 목록 added_data를 만듭니다.
  2. 내부 루프를 통해 각 Excel 파일을 데이터프레임으로 읽어 이 목록에 추가합니다.
  3. pd.concat을 사용하여 목록의 모든 데이터프레임을appended_data라는 단일 데이터프레임으로 병합합니다.
  4. 마지막으로 추가된 데이터프레임을 "appended.xlsx"라는 새 Excel 파일에 작성합니다.

이것은 접근 방식을 사용하면 루프에서 생성된 모든 데이터 프레임이 단일 데이터 프레임으로 결합되어 통합 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.

위 내용은 For 루프에서 생성된 Pandas DataFrame을 결합하는 방법: 포괄적인 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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