Python의 For 루프 내에 여러 DataFrame을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?
Python의 For 루프 내에 여러 데이터 프레임 추가
여러 Excel 파일에 저장된 대규모 데이터 세트로 작업할 때 통합이 필요한 경우가 많습니다. 추가 분석 또는 처리를 위해 모든 데이터를 단일 DataFrame으로 저장합니다. 이는 for 루프 내에서 Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 쉽게 달성할 수 있습니다.
데이터프레임을 추가하려면 DataFrame.append() 메서드에 두 개 이상의 인수가 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 제공된 코드에서는 하나의 인수인 data만 전달됩니다. 올바른 접근 방식은 모든 DataFrame을 루프 내의 목록에 저장한 다음 pd.concat을 사용하여 목록을 단일 DataFrame으로 병합하는 것입니다.
자세한 설명은 다음과 같습니다.
<code class="python">import pandas as pd import glob # Initialize an empty list to store DataFrames appended_data = [] # Iterate over Excel files in a specified directory for infile in glob.glob("*.xlsx"): print("Processing file:", infile) # Read data from Excel file into a DataFrame data = pd.read_excel(infile) # Append DataFrame to the list appended_data.append(data) # Concatenate DataFrames to create a consolidated DataFrame final_df = pd.concat(appended_data, ignore_index=True) # Save consolidated data to a new Excel file final_df.to_excel('appended.xlsx', index=False)</code>
이 접근 방식을 따르면 for 루프 내에서 생성된 여러 DataFrame을 원활하게 추가하고 통합된 데이터를 새 Excel 파일에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 크고 분리된 데이터 세트를 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있습니다.
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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
