Pandas에서 3방향 조인을 사용하여 여러 데이터 프레임 결합
첫 번째 열에 사람 이름이 겹치는 여러 CSV 파일이 있는 경우 작업은 다음과 같습니다. 이러한 파일을 각 행에 고유한 개인에 대한 모든 속성이 포함된 단일 CSV로 병합합니다.
Pandas의 기존 Join() 함수에는 계층적 인덱싱이 필요합니다. 그러나 조인 프로세스를 단순화하기 위한 대체 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
DataFrame 병합을 위한 Reduce 함수
데이터 프레임을 병합하는 효율적인 방법 중 하나는 functools.reduce 함수를 사용하는 것입니다. pd.merge 기능과 함께. 코드는 다음과 같습니다.
import functools as ft dfs = [df0, df1, df2, ..., dfN] df_final = ft.reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='name'), dfs)
이 접근 방식을 사용하면 임의 수의 데이터 프레임을 공통 '이름' 열과 병합할 수 있습니다.
위 내용은 겹치는 열이 있는 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 병합하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!