時系列データを埋める前に空のデータフレームを効率的に作成するにはどうすればよいですか?

難問: 空のデータ構造の作成

あなたは、DataFrame を構築し、その後、それを時系列データで埋めたいと考えています。最初に、特定の列とタイムスタンプを備え、すべてゼロまたは NaN 値で装飾された空の DataFrame を想定します。

現在のアプローチ: 洗練されていないソリューション

現在のコードは初期化されます。データを反復処理して新しい値を計算する前に、すべてゼロの列とタイムスタンプ行を含む DataFrame。このアプローチは目的を果たしていますが、面倒に感じられ、より効率的なソリューションの存在を示唆しています。

推奨ソリューション: リストにデータを蓄積する

このプロセスを最適化するには、DataFrame 内の行単位の増加を回避することが賢明です。代わりに、データをリストに蓄積し、データ収集が完了したら DataFrame を初期化します。リストは軽量で、メモリ消費量が少なく、自動 dtype 推論とインデックス割り当てが容易になります。

data = []
for row in some_function_that_yields_data():
    data.append(row)

df = pd.DataFrame(data)

リスト内での累積の利点

• 計算効率の強化: リストへの追加と 1 つのデータフレームの作成go は、空の DataFrame に繰り返し追加するよりも大幅に高速です。
• メモリの最適化: リストはメモリ占有量が少なく、追加と操作が簡単です。
• Automatic Dtypes推論: DataFrame コンストラクターは、データに基づいて dtype を自動的に推論します。追加されました。
• 同期インデックス作成: 結果の DataFrame に対して RangeIndex が自動的に生成されます。

避けるべき非推奨のメソッド

初心者ユーザーの間で蔓延している特定の慣行は、次の理由から避けるべきです。非効率性とニュアンス:

• 反復的な追加または連結: このアプローチには、二次の複雑さとデータ型の問題があります。
• loc による追加: loc を使用して追加すると、反復と同じメモリ再割り当ての問題が発生します。 append.
• NaN の空の DataFrame: NaN 値を含む DataFrame を作成すると、オブジェクト列が作成され、データ操作が複雑になります。メモリの断片化を避けるために、事前に一度メモリを割り当てることをお勧めします。

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