Pandas使用Merge与Join和Concat分别进行合并数据效率对比分析

在 Pandas 中有很多种方法可以进行dataframe(数据框)的合并。

本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。

合并DF

Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。

import pandas as pd  
# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams', 'Mercy'],         'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology', 'R_materials'],}  
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
      'Age':[60, 30, 40, 50]}  
# Convert the dictionary into DataFrame  
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)  

运行我们的代码后，有两个 DataFrame，如下所示。

identification Customer_Name         Category
0             a         King       furniture
1             b         West Office Supplies
2             c         Adams       Technology
3             d         Mercy     R_materials  
 
identification           Class Age
0             a     First_Class   60
1             b   Second_Class   30
2             c       Same_day   40
3             d Standard Class   50

使用 merge() 函数进一步合并。

import pandas as pd
df1=...
df2=...
x= pd. merge( df1,df2,
left_on = "df1_col1",
right_on = "df2_col1" )

# using .merge() function  
new_data = pd.merge(df1, df2, on='identification')

这产生了下面的新数据；

identification Customer_Name Category     Class           Age
0     a           King         furniture     First_Class     60
1     b           West         Office Supplies Second_Class   30
2     c           Adams         Technology     Same_day     40
3     d           Mercy         R_materials Standard Class   50

.join() 方法也可以将不同索引的 DataFrame 组合成一个新的 DataFrame。我们可以使用参数‘on’参数指定根据哪列进行合并。

import pandas as pd
df1 = ...
df2 = ...
df1.set_index ( "df1_col1", inplace = True)
df2.set_index ( "df2_col1", inplace = True)
x=df1.join( df2)

让我们看看下面的例子，我们如何将单索引 DataFrame 与多索引 DataFrame 连接起来；

import pandas as pd  
# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams'],  
    'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology'],} 7    
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
    'Age':[60, 30, 40, 50]}  
# Convert the dictionary into DataFrame  
Ndata = pd.DataFrame(data1, index=pd.Index(['a', 'b', 'c'], name='identification'))
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x0'), ('b', 'x1'),
                                ('c', 'x2'), ('c', 'x3')],
                                names=['identification', 'x']) 19  
# Convert the dictionary into DataFrame  
Ndata2 = pd.DataFrame(data2, index= index)
print(Ndata, "\n\n", Ndata2)
# joining singly indexed with
# multi indexed
result = Ndata.join(Ndata2, how='inner')

我们的结果如下所示；

       Customer_Name       Category     Class       Age
identification x                                                     3 a         x0       King       furniture     First_Class     60
b         x1       West     Office Supplies   Second_Class   30
c         x2       Adams       Technology       Same_day     40
        x3       Adams       Technology Standard Class     50

连接DF

Pandas 中concat() 方法在可以在垂直方向（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。我们还可以一次连接两个以上的 DataFrame 或 Series。

让我们看一个如何在 Pandas 中执行连接的示例；

import pandas as pd  
# a dictionary to convert to a dataframe
data1 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Customer_Name':['King', 'West', 'Adams', 'Mercy'],  
      'Category':['furniture', 'Office Supplies', 'Technology', 'R_materials'],}  
# our second dictionary to convert to a dataframe  
data2 = {'identification': ['a', 'b', 'c', 'd'],
      'Class':['First_Class', 'Second_Class', 'Same_day', 'Standard Class'],  
      'Age':[60, 30, 40, 50]}  
# Convert the dictionary into DataFrame  
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)  
#perform concatenation here based on horizontal axis
new_data = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(new_data)

这样就获得了新的 DataFrame ：

identification Customer_Name         Category identification \
0             a         King       furniture             a   3 1             b         West Office Supplies             b   4 2             c         Adams       Technology             c   5 3             d         Mercy     R_materials             d    
        Class       Age  
0     First_Class   60  
1   Second_Class   30  
2       Same_day   40  
3 Standard Class   50

Merge和Join的效率对比

Pandas 中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？下面我们来进行一下测。

两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。

上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。

正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。但是，Join的运行时间增加的速度远低于Merge。

如果需要处理大量数据，还是请使用join()进行操作。

到此这篇关于Pandas使用Merge与Join和Concat分别进行合并数据效率对比分析的文章就介绍到这了,更多相关Pandas合并数据效率内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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