Quel est le moyen le plus efficace de créer et de remplir un DataFrame Pandas de manière itérative ?

Créer un DataFrame Pandas vide pour un remplissage itératif

Créer un DataFrame Pandas vide et le remplir de manière itérative est une tâche courante dans la manipulation de données. Cependant, l'approche idéale n'est peut-être pas immédiatement apparente.

Les pièges de la croissance du DataFrame par ligne

L'extrait de code que vous avez fourni est un moyen de créer un DataFrame vide et de le remplir de manière itérative. Cependant, cette méthode est inefficace et peut entraîner des problèmes liés à la mémoire. La raison en est que vous créez une nouvelle ligne pour chaque itération, ce qui nécessite une réallocation de mémoire. Ce processus devient de plus en plus fastidieux à mesure que le DataFrame grandit.

La méthode préférée : accumuler des données dans une liste

L'approche préférée consiste à accumuler des données dans une liste, puis à créer le DataFrame en une seule étape en utilisant la fonction pd.DataFrame(). Cette méthode est nettement plus efficace et respectueuse de la mémoire. Voici comment cela fonctionne :

# 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)

Avantages de l'accumulation de listes

1. Efficacité de calcul : L'ajout à une liste est beaucoup plus rapide que l'ajout à un DataFrame, en particulier pour les grands ensembles de données.
2. Mémoire Efficacité : Les listes occupent moins de mémoire que les DataFrames.
3. Inférence automatique des types de données : pd.DataFrame déduit automatiquement les types de données pour chaque colonne, vous évitant ainsi les tracas de l'attribution manuelle du type.
4. Création automatique d'index : Lors de la création d'un DataFrame à partir d'une liste, les pandas attribue automatiquement un RangeIndex comme index de ligne sans nécessiter une gestion manuelle de l'index.

Alternatives à éviter

1. Ajouter ou concaténer à l'intérieur d'une boucle : Cette méthode est très inefficace en raison de la réallocation constante de la mémoire requise à chaque itération.
2. loc Inside a Boucle : Semblable à l'ajout ou à la concaténation à l'intérieur d'une boucle, l'utilisation de df.loc[len(df)] pour chaque itération entraîne une surcharge de mémoire.
3. DataFrame vide de NaN : Création un DataFrame vide rempli de NaN entraîne également des types de données d'objet, ce qui peut gêner les pandas opérations.

Conclusion

Lorsque vous traitez de grands ensembles de données, accumuler des données dans une liste et créer le DataFrame en une seule étape est l'approche recommandée. Il est efficace sur le plan informatique, respectueux de la mémoire et simplifie le processus de manipulation des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!