Pandas\' `reduce()` 함수는 어떻게 여러 DataFrame을 효율적으로 조인할 수 있나요?

Pandas를 사용한 데이터 프레임의 3방향 조인

데이터 분석 영역에서는 여러 소스의 데이터를 결합해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 여러 데이터 프레임으로 작업할 때 특정 열에 결합하는 프로세스가 복잡해질 수 있습니다.

일반적인 시나리오에는 사람 이름을 나타내는 첫 번째 열과 해당 개인의 속성을 나타내는 후속 열이 있는 여러 CSV 파일이 포함됩니다. 문제는 각 고유한 사람에 대한 모든 속성을 포함하는 단일 통합 CSV를 생성하는 것입니다.

계층적 인덱싱 체계 이해

pandas Join() 함수에는 계층적 인덱싱을 포함하는 다중 인덱스. 그러나 이 인덱싱 체계가 단일 인덱스를 기반으로 한 조인과 어떻게 관련되어 있는지 즉시 명확하지 않습니다.

다중 데이터 프레임 조인에 대한 감소 작업

조인( ) 함수를 사용하여 두 개 이상의 데이터프레임을 병합할 수 있지만 더 큰 데이터세트에는 다루기 힘들게 됩니다. 보다 효율적인 접근 방식은 functools 모듈의 Reduce() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 데이터 프레임 목록에서 작동하며 이 예에서는 '이름'과 같은 지정된 열을 기준으로 이를 연속적으로 병합합니다.

코드 구현

데이터 프레임 가정 'dfs'라는 목록에 저장되어 있으며 다음 코드 조각은 축소를 보여줍니다. 작업:

import functools as ft

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

이 코드는 'dfs' 목록의 모든 데이터프레임을 병합하고 각 고유한 사람에 대한 모든 속성을 포함하는 단일 데이터프레임 'df_final'을 생성합니다.

장점 축소 작업

• 확장 가능: 축소 작업은 모든 숫자를 처리할 수 있습니다.
• 코드 효율성: 여러 개의 merge() 호출이 필요하지 않습니다.
• 유연성: 필요에 따라 추가 조인 키를 지정할 수 있습니다.

축소 작업을 활용함으로써 데이터 과학자는 특정 열의 여러 데이터 프레임을 효과적으로 결합하여 각 고유 엔터티에 필요한 모든 속성을 갖춘 통합 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 분석 기능을 향상시키고 다양한 소스의 데이터를 결합하는 프로세스를 간소화합니다.

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