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如何在公共列上有效地連接多個 Pandas DataFrame？

Mary-Kate Olsen

Nov 28, 2024 am 03:16 AM

How Can I Efficiently Join Multiple Pandas DataFrames on a Common Column?

在列上三向連接多個DataFrame

在處理共用公用列的多個DataFrame 時，例如您案例中的名稱，請加入將它們一起創建一個單一的綜合資料框可能是一項有價值的操作。雖然 pandas 提供了 join() 函數，但理解多重索引如何適應這個過程可能會令人困惑。

多路連接的分層索引

執行多重索引-way 連接，pandas 利用分層索引。此技術會建立具有多個索引層級的資料框，其中每個層級代表不同的維度。在您的場景中，每個資料幀都有自己的索引，這只是名稱列表。然而，要加入這些資料幀，您需要一個包含所有資料幀中的所有名稱的多重索引。

減少操作以實現高效處理

Zero 的解決方案提供了一個合併多個資料幀的簡單方法。透過使用零函數根據資料幀的公共列迭代合併資料幀，程式碼可以有效地處理連接任意數量的資料幀。這種簡化的方法避免了明確建構分層索引的需要。

建議的程式碼從三個 CSV 檔案建立資料幀列表。然後，它使用 reduce() 函數（該函數以二進位函數和列表作為輸入）逐步合併資料幀。函數 pd.merge() 執行連線操作，確保所有同名的行都合併。

此方法提供了一種實用且有效的方法來連接多個具有共享列的資料幀，並且可以輕鬆調整具有大量輸入資料幀的場景。

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陳述

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