Pandas`reduce()`函數如何有效率地連接多個DataFrame？

使用 Pandas 進行資料框的三向連接

在資料分析領域，通常需要組合來自多個來源的資料。然而，當使用多個資料框時，將它們連接到特定列的過程可能會變得複雜。

常見場景涉及多個 CSV 文件，其中第一列代表人名，後續列代表這些人的屬性。挑戰在於創建一個包含每個獨特人員的所有屬性的單一綜合 CSV。

瞭解分層索引方案

pandas join() 函數需要指定一個多索引，涉及分層索引。然而，這種索引方案與基於單一索引的連接之間的關係並不是立即顯而易見的。

多資料幀連接的減少操作

雖然join( ) 函數可用於合併兩個或多個資料幀，對於較大的資料集來說它變得笨拙。更有效的方法是使用 functools 模組中的 reduce() 函數。此函數對資料幀列表進行操作，根據指定列連續合併它們，例如本例中的「名稱」。

程式碼實作

假設資料幀儲存在名為「dfs」的清單中，以下程式碼片段示範了reduce運算：

此程式碼將合併「dfs」清單中的所有資料幀，並為每個唯一的人建立一個包含所有屬性的單一資料幀「df_final」。

優點Reduce 操作的

• 可擴充：Reduce 運算可以處理任何資料幀的數量。
• 程式碼效率：它消除了多次 merge() 呼叫的需要。
• 靈活性：它允許根據需要指定額外的連接鍵。

透過利用reduce操作，資料科學家可以有效地連接特定列上的多個資料幀，為每個唯一實體建立一個包含所有必要屬性的統一資料集。這種方法增強了資料分析能力並簡化了組合不同來源資料的過程。

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