여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

여러 Pandas 데이터 프레임을 효율적으로 추가

대규모 데이터 세트로 작업할 때 여러 Pandas 데이터 프레임을 동시에 조작하는 것이 효율적인 경우가 많습니다. 이 기사에서는 데이터 프레임을 하나씩 추가하는 대신 여러 데이터 프레임을 한 번에 추가하는 최적화된 방법을 살펴봅니다.

t1, t2, t3, t4 및 t5라는 이름의 여러 데이터 프레임이 있는 시나리오를 생각해 보세요. 이러한 데이터 프레임을 추가하려면 전통적으로 df.append(df) 메서드를 사용할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 많은 수의 데이터 프레임에 대해 반복적이고 비효율적입니다.

더 효율적인 솔루션은 pd.concat 기능을 사용하는 것입니다. 이 기능을 사용하면 여러 데이터 프레임을 수직으로 연결할 수 있습니다.

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

pd.concat을 사용하면 한 줄의 코드에 여러 데이터 프레임을 추가할 수 있습니다.

추가로 다음을 사용할 수 있습니다. 결과 데이터 프레임에 연속 인덱스가 있는지 확인하기 위한ignore_index 매개변수:

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

이 방법은 기존 인덱스 값을 무시하고 입력 데이터 프레임의 모든 행을 결합하는 새로운 데이터 프레임을 생성합니다.

이러한 방법을 활용하면 여러 Pandas 데이터 프레임을 추가하는 프로세스를 간소화하여 대규모 데이터 세트로 작업할 때 작업 흐름 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

위 내용은 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!