使用 Pandas 有效合併多個 DataFrame

在處理資料科學專案時，通常需要合併多個 DataFrame 以組合它們的資訊。這可能是一項複雜的任務，特別是在處理可能具有不同結構和行數的多個資料幀時。

為什麼不遞迴？

遞歸，如在提供的代碼可能不是有效合併多個資料幀的最佳方法。雖然遞歸可以有效地解決某些類型的問題，但它對於這個特定任務來說並不理想。它可能會導致不必要的計算，並且處理起來可能很複雜。

Pandas：全面的解決方案

Pandas，一個強大的Python資料操作庫，提供了一個簡單而高效的方法合併多個資料幀的方法。它允許內部和外部聯接，以及指定應執行合併的鍵的能力。

使用Pandas.merge 進行合併

要使用Pandas 合併兩個資料幀df1 和df2，您可以使用.merge() 方法，例如so:

merged_df = df1.merge(df2, on='date')

這裡，'date'表示執行合併的列。

更優雅的解決方案：reduce() 和Lambda 函數

用於合併多個資料幀，其中之一最直接的方法是使用reduce()函數和lambda 函數，如下所示：

dfs = [df1, df2, df3]

df_merged = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='date', how='outer'), dfs)

在此範例中：

• dfs 是一個包含要合併的資料幀的清單。
• lambda 函數對每對資料幀執行合併操作dataframes.
• 'date' 列用作合併鍵。
• how='outer' 參數可確保兩個資料幀中的所有行都包含在合併結果中，即使它們與合併鍵不符。

此方法提供了一種簡潔有效的方法來合併多個資料幀，無論其數量或大小結構。

結論

透過使用 Pandas 的 .merge() 方法和帶有 lambda 表達式的 reduce() 函數可以簡化多個資料幀的合併。該技術消除了遞歸的複雜性，並確保了乾淨且高效的合併過程。