Pandas`reduce()`函数如何高效地连接多个DataFrame？

使用 Pandas 进行数据框的三向连接

在数据分析领域，通常需要组合来自多个来源的数据。然而，当使用多个数据框时，将它们连接到特定列的过程可能会变得复杂。

常见场景涉及多个 CSV 文件，其中第一列代表人名，后续列代表这些人的属性。挑战在于创建一个包含每个独特人员的所有属性的单一综合 CSV。

理解分层索引方案

pandas join() 函数需要指定一个多索引，涉及分层索引。然而，这种索引方案与基于单个索引的连接之间的关系并不是立即显而易见的。

多数据帧连接的减少操作

虽然 join( ) 函数可用于合并两个或多个数据帧，对于较大的数据集来说它变得笨拙。更有效的方法是使用 functools 模块中的 reduce() 函数。此函数对数据帧列表进行操作，根据指定列连续合并它们，例如本例中的“名称”。

代码实现

假设数据帧存储在名为“dfs”的列表中，以下代码片段演示了reduce操作：

import functools as ft

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

此代码将合并“dfs”列表中的所有数据帧，并为每个唯一的人创建一个包含所有属性的单个数据帧“df_final”。

优点Reduce 操作的

• 可扩展：Reduce 操作可以处理任何数据帧的数量。
• 代码效率：它消除了多次 merge() 调用的需要。
• 灵活性：它允许根据需要指定额外的连接键。

通过利用reduce操作，数据科学家可以有效地连接特定列上的多个数据帧，为每个唯一实体创建一个包含所有必要属性的统一数据集。这种方法增强了数据分析能力并简化了组合不同来源数据的过程。

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