पांडा का उपयोग करके प्रभावी ढंग से एकाधिक डेटाफ़्रेम को मर्ज करना

डेटा विज्ञान परियोजनाओं के साथ काम करते समय, उनकी जानकारी को संयोजित करने के लिए कई डेटाफ़्रेम को मर्ज करना अक्सर आवश्यक होता है। यह एक जटिल कार्य हो सकता है, खासकर जब एकाधिक डेटाफ़्रेम से निपटना जिसमें विभिन्न संरचनाएं और पंक्ति गणनाएं हो सकती हैं।

रिकर्सन क्यों नहीं?

रिकर्सन, जैसा कि इसमें लागू किया गया है प्रदान किया गया कोड, एकाधिक डेटाफ़्रेम को कुशलतापूर्वक मर्ज करने का सर्वोत्तम तरीका नहीं हो सकता है। हालाँकि रिकर्सन कुछ प्रकार की समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल कर सकता है, लेकिन यह इस विशेष कार्य के लिए आदर्श नहीं है। इससे अनावश्यक गणनाएं हो सकती हैं और इसे संभालना जटिल हो सकता है।

पांडा: एक व्यापक समाधान

पांडा, एक शक्तिशाली पायथन डेटा हेरफेर लाइब्रेरी, एक सरल और कुशल प्रदान करता है एकाधिक डेटाफ़्रेम को मर्ज करने का तरीका। यह आंतरिक और बाहरी दोनों को जोड़ने की अनुमति देता है, साथ ही उन कुंजियों को निर्दिष्ट करने की क्षमता भी देता है जिन पर मर्ज किया जाना चाहिए।

Pandas.merge का उपयोग करके मर्ज करें

पांडा का उपयोग करके दो डेटाफ्रेम df1 और df2 को मर्ज करने के लिए, आप .merge() विधि का उपयोग कर सकते हैं, जैसे:

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

यहां, 'दिनांक' उस कॉलम का प्रतिनिधित्व करता है जिस पर विलय किया जाता है। सबसे सरल तरीकों में से एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन के साथ कम() फ़ंक्शन का उपयोग करना है, जैसा कि नीचे दिखाया गया है:

dfs = [df1, df2, df3] df_merged = कम करें (लैम्ब्डा बाएँ, दाएँ: pd.merge(बाएँ, दाएँ, on='दिनांक', कैसे='बाहरी'), dfs)इस उदाहरण में:

dfs = [df1, df2, df3]

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

• how='outer' पैरामीटर यह सुनिश्चित करता है कि दोनों डेटाफ्रेम की सभी पंक्तियाँ मर्ज किए गए परिणाम में शामिल हैं, भले ही वे मर्ज कुंजी पर मेल न खाएं।
• यह दृष्टिकोण प्रदान करता है कई डेटाफ़्रेमों को मर्ज करने का एक संक्षिप्त और कुशल तरीका, उनकी संख्या या संरचना की परवाह किए बिना। () विधि और लैम्ब्डा अभिव्यक्ति के साथ कम () फ़ंक्शन। यह तकनीक रिकर्सन की जटिलता को समाप्त करती है और एक स्वच्छ और कुशल विलय प्रक्रिया सुनिश्चित करती है।