"إذا أراد العامل أن يؤدي عمله بشكل جيد، فعليه أولاً أن يشحذ أدواته." - كونفوشيوس، "مختارات كونفوشيوس. لو لينجونج"
الصفحة الأمامية > برمجة > كيفية دمج DataFrames في Python: الحفاظ على المؤشرات أو البدء من جديد؟

كيفية دمج DataFrames في Python: الحفاظ على المؤشرات أو البدء من جديد؟

تم النشر بتاريخ 2024-11-08
تصفح:155

How to Combine DataFrames in Python: Preserve Indices or Start Fresh?

تسلسل إطارات البيانات

عند العمل مع DataFrames، غالبًا ما يكون من الضروري دمج إطارات بيانات متعددة في بنية بيانات واحدة متماسكة. يمكن أن ينشأ هذا من سيناريوهات مختلفة، مثل المعالجة المسبقة للبيانات، أو دمج مجموعات بيانات مماثلة، أو إلحاق بيانات جديدة.

الجمع بين إطارات البيانات دون الحفاظ على الفهرس

للجمع بين إطاري بيانات، يمكن للمرء استخدام طريقة الإلحاق. بناء الجملة واضح ومباشر:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=True)

عند تعيينignign_index على True، سيكون لدى DataFrame الناتج مؤشرات تسلسلية جديدة. يكون هذا الخيار مناسبًا عندما يكون ترتيب الفهرس غير ذي صلة ويمكن أن يبسط المزيد من معالجة البيانات.

الجمع بين إطارات البيانات والفهرس المحفوظ

في بعض السيناريوهات، قد يكون من المرغوب فيه الحفاظ على المؤشرات الأصلية للفرد إطارات البيانات. لتحقيق ذلك، ما عليك سوى تعيين تجاهل_index إلى False:

df_merged = df1.append(df2, ignore_index=False)

من خلال الحفاظ على المؤشرات، يتم الاحتفاظ بإمكانية التتبع إلى DataFrames الأصلية، تسهيل العمليات النهائية مثل استكشاف البيانات أو مطابقة السجلات. ومع ذلك، قد لا تكون مؤشرات DataFrame الناتجة متجاورة إذا كانت DataFrames المدخلة تحتوي على مؤشرات غير متداخلة.

أحدث البرنامج التعليمي أكثر>

تنصل: جميع الموارد المقدمة هي جزئيًا من الإنترنت. إذا كان هناك أي انتهاك لحقوق الطبع والنشر الخاصة بك أو الحقوق والمصالح الأخرى، فيرجى توضيح الأسباب التفصيلية وتقديم دليل على حقوق الطبع والنشر أو الحقوق والمصالح ثم إرسالها إلى البريد الإلكتروني: [email protected]. سوف نتعامل مع الأمر لك في أقرب وقت ممكن.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3