При анализе и манипулировании данными обычно приходится работать с несколькими фреймами данных и в конечном итоге объединять их в один унифицированный фрейм данных. Этот процесс имеет решающее значение для объединения, сравнения и дальнейшего анализа различных наборов данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы объединения списка фреймов данных в один, используя понятные объяснения и практические примеры кода.

Метод 1: использование функции Pandas concat()
Функция concat()в библиотеке Pandas позволяет нам объединять кадры данных вдоль определенной оси. Чтобы объединить список фреймов данных, мы можем просто передать список в качестве аргумента в concat()и указать ось (обычно 0 для построчной конкатенации).

import pandas as pd
# List of dataframes
dataframes = [df1, df2, df3, ...]
# Merge dataframes using concat()
merged_df = pd.concat(dataframes, axis=0)

Метод 2: использование метода append()Pandas.
Другой простой подход — использовать метод append(), предоставляемый кадрами данных Pandas. Этот метод позволяет нам добавлять один кадр данных к другому по вертикали.

import pandas as pd
# Initialize an empty dataframe
merged_df = pd.DataFrame()
# Append dataframes in a loop
for df in dataframes:
    merged_df = merged_df.append(df)
# Reset the index
merged_df = merged_df.reset_index(drop=True)

Метод 3: выполнение внутреннего соединения с помощью метода Pandas merge()
Если у вас есть общие столбцы в кадрах данных и вы хотите объединить их на основе этих общих столбцов, вы можете использовать merge()метод. Этот метод по умолчанию выполняет внутреннее соединение, объединяя данные на основе совпадающих значений в указанных столбцах.

import pandas as pd
# Merge dataframes using merge()
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

Метод 4. Выполнение левого соединения с помощью метода Pandas merge()
Чтобы объединить фреймы данных и сохранить все строки из левого фрейма данных при добавлении соответствующих строк из правого фрейма данных, мы можем использовать метод Метод merge()с параметром how='left'.

import pandas as pd
# Merge dataframes using merge() with left join
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='left')

Метод 5. Использование метода join()для объединения по столбцам
Если у вас есть фреймы данных с отдельными строками, но вы хотите объединить их по столбцам, вы можете использовать join()метод в Pandas.

import pandas as pd
# Merge dataframes using join()
merged_df = df1.join([df2, df3, ...])

Объединение списка фреймов данных в один — важный шаг в анализе и манипулировании данными. В этой статье мы рассмотрели несколько методов, в том числе использование функций concat(), append()и merge(), предоставляемых библиотекой Pandas, а также join()метод для объединения по столбцам. Используя эти методы, вы сможете эффективно комбинировать и интегрировать различные наборы данных, получать более глубокие знания и облегчать дальнейший анализ.