Pandas高效合并DataFrame：基于索引的精准数据融合
在数据分析中，经常需要将多个DataFrame的数据进行整合。本文介绍一种高效方法，利用Pandas的join和stack函数，避免低效的循环操作，实现两个DataFrame的精准合并。
场景描述： 假设我们有两个DataFrame：df1包含日期（date）和名称（name）两列及其他数据，其结构类似于一个由日期和名称组成的复合索引；df1的date列值作为df2的列名，df1的name列值作为df2的行名，df2中的数值需要添加到df1。目标是创建一个新的列'result'，包含df2中对应日期和名称的值。
对于大数据集，循环匹配效率极低。因此，我们采用Pandas的join和stack函数来优化。
高效解决方案：
以下代码利用Pandas的join和stack函数实现高效的数据合并：
(
df1.set_index(['date', 'name'])
.join(
df2.stack()
.rename_axis(index=['date', 'name'])
.rename('result')
)
)
代码首先将df1的'date'和'name'列设为索引。然后，使用stack函数将df2的列转换为行，并重新设置索引为'date'和'name'，最后将生成的Series重命名为'result'。 join函数根据'date'和'name'索引进行精确匹配，将df2中的数据添加到df1，生成新的'result'列，完成高效的数据合并。 这种方法避免了循环，显著提高了处理大规模数据的效率。
