使用 Pandas 有效合并多个 DataFrame

在处理数据科学项目时，通常需要合并多个 DataFrame 以组合它们的信息。这可能是一项复杂的任务，特别是在处理可能具有不同结构和行数的多个数据帧时。

为什么不递归？

递归，如在提供的代码可能不是有效合并多个数据帧的最佳方法。虽然递归可以有效地解决某些类型的问题，但它对于这个特定任务来说并不理想。它可能会导致不必要的计算，并且处理起来可能很复杂。

Pandas：全面的解决方案

Pandas，一个强大的Python数据操作库，提供了一个简单而高效的方法合并多个数据帧的方法。它允许内部和外部联接，以及指定应执行合并的键的能力。

使用 Pandas.merge 进行合并

要使用 Pandas 合并两个数据帧 df1 和 df2，您可以使用 .merge() 方法，例如so:

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

这里，'date'表示执行合并的列。

更优雅的解决方案：reduce() 和 Lambda 函数

用于合并多个数据帧，其中之一最直接的方法是使用 reduce() 函数和 lambda 函数，如下所示：

dfs = [df1, df2, df3]

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

在此示例中：

• dfs 是一个包含要合并的数据帧的列表。
• lambda 函数对每对数据帧执行合并操作dataframes.
• 'date' 列用作合并键。
• how='outer' 参数确保两个数据帧中的所有行都包含在合并结果中，即使它们与合并键不匹配。

此方法提供了一种简洁有效的方法来合并多个数据帧，无论其数量或大小结构。

结论

通过使用 Pandas 的 .merge() 方法和带有 lambda 表达式的 reduce() 函数可以简化多个数据帧的合并。该技术消除了递归的复杂性，并确保了干净高效的合并过程。