Was ist der effizienteste Weg, einen Pandas-DataFrame iterativ zu erstellen und zu füllen?

Erstellen eines leeren Pandas-Datenrahmens zum iterativen Füllen

Das Erstellen eines leeren Pandas-Datenrahmens und dessen iteratives Füllen ist eine häufige Aufgabe bei der Datenbearbeitung. Der ideale Ansatz ist jedoch möglicherweise nicht sofort ersichtlich.

Die Fallstricke des zeilenweisen DataFrame-Wachstums

Der von Ihnen bereitgestellte Codeausschnitt ist eine Möglichkeit, einen leeren DataFrame zu erstellen und ihn iterativ zu füllen. Diese Methode ist jedoch ineffizient und kann zu Speicherproblemen führen. Der Grund dafür ist, dass Sie für jede Iteration eine neue Zeile erstellen, was eine Neuzuweisung von Speicher erfordert. Dieser Prozess wird immer umständlicher, je größer der DataFrame wird.

Die bevorzugte Methode: Daten in einer Liste sammeln

Der bevorzugte Ansatz besteht darin, Daten in einer Liste zu sammeln und dann den DataFrame in einem Schritt zu erstellen die Funktion pd.DataFrame(). Diese Methode ist deutlich effizienter und speicherschonender. So funktioniert es:

# Accumulate data in a list
data = []
for row in some_function_that_yields_data():
    data.append(row)

# Create the DataFrame from the list
df = pd.DataFrame(data)

Vorteile der Listenakkumulation

1. Recheneffizienz: Das Anhängen an eine Liste ist viel schneller als das Anhängen an einen DataFrame, insbesondere für große Datenmengen.
2. Speichereffizienz: Listen belegen im Vergleich zu DataFrames weniger Speicher.
3. Automatische Datentypinferenz: pd.DataFrame leitet automatisch Datentypen für jede Spalte ab und erspart Ihnen so den Aufwand der manuellen Typzuweisung.
4. Automatische Indexerstellung: Beim Erstellen eines DataFrame aus einer Liste weist Pandas automatisch einen RangeIndex als Zeilenindex zu, ohne dass eine manuelle Eingabe erforderlich ist Indexverwaltung.

Zu vermeidende Alternativen

1. Anhängen oder Zusammenfügen innerhalb einer Schleife: Diese Methode ist aufgrund der ständigen Speicherneuzuweisung, die mit erforderlich ist, sehr ineffizient jede Iteration.
2. loc Innerhalb einer Schleife: Ähnlich wie append oder concat innerhalb einer Schleife, Die Verwendung von df.loc[len(df)] für jede Iteration führt zu Speicheraufwand.
3. Leerer DataFrame von NaNs: Das Erstellen eines leeren DataFrames gefüllt mit NaNs führt auch zu Objektdatentypen, die kann Pandas-Operationen behindern.

Fazit

Beim Umgang mit großen Datensätzen kommt es zu einer Datenanhäufung in einer Liste und das Erstellen des DataFrame in einem Schritt ist der empfohlene Ansatz. Es ist recheneffizient, speicherfreundlich und vereinfacht den Datenmanipulationsprozess.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der effizienteste Weg, einen Pandas-DataFrame iterativ zu erstellen und zu füllen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!