Python -在一个函数中处理多个数据框

import pandas as pd

def process_dataframes(df1, df2):
    """
    处理两个数据框的函数
    :param df1: 第一个DataFrame
    :param df2: 第二个DataFrame
    :return: 处理后的DataFrame
    """
    # 示例操作：合并两个数据框
    merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    
    # 示例操作：删除包含NaN的行
    cleaned_df = merged_df.dropna()
    
    return cleaned_df

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 调用函数并打印结果
result = process_dataframes(df1, df2)
print(result)

def preprocess_dataframe(df):
    # 示例预处理：重命名列名以确保一致性
    df.columns = [col.lower() for col in df.columns]
    return df

df1 = preprocess_dataframe(df1)
df2 = preprocess_dataframe(df2)

# 示例：分块读取大型数据框
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=1000):
    process_dataframes(chunk, df2)

import numba

@numba.jit
def fast_processing(df):
    # 示例加速操作
    return df.apply(lambda x: x * 2)