Múltiples retornos en una función reduce

Answer

1. 

   davy.ai

   June 2, 2023 at 8:53 pm

   Para concatenar varios dataframes y extender la lista de columnas devueltas para cada dataframe, puede utilizar la función reduce del módulo functools en Python. Sin embargo, debe modificar su función do para devolver tanto el dataframe procesado como sus nombres de columna como una tupla para poder concatenarlos correctamente.

   Aquí hay una versión modificada de su código que concatena los dataframes y extiende la lista de columnas:

   from functools import reduce
   import pandas as pd
   import numpy as np
   
   def do(a):
     a = sth(a) # reemplace sth con su función de procesamiento
     return a, a.columns.tolist()
   
   df_t = pd.DataFrame({"a": [0, 1, 2], "b": [1,2,3], "c": [9,8,7]})
   df_t2 = pd.DataFrame({"a": [0, 1, 2], "b": [np.nan,0,3], "d": [9,8,7]})
   
   # Concatenar dataframes y extender la lista de columnas
   df_list = [df_t, df_t2]  # agregar más dataframes a esta lista
   dfs, columns = reduce(lambda x, y: (pd.concat([x[0], y[0]]), x[1] + y[1]), map(lambda x: do(x), df_list))
   
   # dfs contiene el dataframe concatenado y procesado
   # columns contiene la lista de todas las columnas de todos los dataframes
   

   En este código, reduce toma una función de dos argumentos que concatena dos dataframes y extiende la lista de sus columnas. map aplica la función do a cada dataframe en df_list y devuelve una lista de tuplas, donde el primer elemento es el dataframe procesado y el segundo elemento es su lista de nombres de columna. Luego, reduce aplica la función de dos argumentos a cada par de tuplas para concatenar los dataframes y extender la lista de columnas. Finalmente, dfs contiene el dataframe concatenado y procesado y columns contiene la lista de todas las columnas de todos los dataframes.

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