Pandas高效合并DataFrame：基于日期和名称的精准数据匹配
在数据分析中，常需合并多个DataFrame。本文以一个案例演示如何高效地将第二个DataFrame的数据添加到第一个DataFrame中，尤其针对数据量大、更新频繁的情况，避免低效的循环方法。
问题： 现有两个DataFrame：df1包含日期（date）、名称（name）列及其他数据；df2的行名为df1的name列值，列名为df1的date列值，其值需添加到df1。目标是创建一个新的DataFrame，包含一个名为“result”的列，其值对应df2中匹配的日期和名称的数据。
解决方案： 利用Pandas的向量化运算，避免低效的循环。以下代码使用set_index、join和stack函数高效完成数据匹配和合并：
( df1.set_index(['date', 'name']) .join( df2.stack() .rename_axis(index=['date', 'name']) .rename('result') ))
代码首先将df1以’date’和’name’列设为索引。然后，stack()函数将df2转换为Series，rename_axis重命名索引为’date’和’name’，rename将Series名称设为’result’。最后，join()函数连接处理后的df2和df1，完成数据匹配和合并，生成包含’result’列的新DataFrame。此方法充分利用Pandas的向量化运算，效率远高于循环，尤其在大数据量场景下。 这种方法避免了逐行迭代，显著提升了处理速度。
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