Pandas DataFrame을 반복적으로 생성하고 채우는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

반복 채우기를 위해 빈 Pandas DataFrame 만들기

빈 Pandas DataFrame을 만들고 반복적으로 채우는 것은 데이터 조작에서 일반적인 작업입니다. 그러나 이상적인 접근 방식은 즉시 명확하지 않을 수 있습니다.

행별 DataFrame 증가의 함정

제공하신 코드 조각은 빈 DataFrame을 생성하고 반복적으로 채우는 한 가지 방법입니다. 그러나 이 방법은 비효율적이며 메모리 관련 문제가 발생할 수 있습니다. 그 이유는 각 반복마다 새 행을 생성하므로 메모리 재할당이 필요하기 때문입니다. DataFrame이 커짐에 따라 이 프로세스는 점점 더 복잡해집니다.

선호되는 방법: 목록에 데이터를 누적

선호되는 접근 방식은 목록에 데이터를 축적한 다음 다음을 사용하여 한 단계로 DataFrame을 생성하는 것입니다. pd.DataFrame() 함수. 이 방법은 훨씬 더 효율적이고 메모리 친화적입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

# 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)

목록 누적의 장점

1. 계산 효율성: 목록에 추가하는 것이 DataFrame에 추가하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 특히 대용량 데이터 세트용.
2. 메모리 효율성: 목록은 DataFrame에 비해 메모리를 덜 차지합니다.
3. 자동 데이터 유형 추론: pd.DataFrame은 각 열의 데이터 유형을 자동으로 추론하므로 수동으로 유형을 할당하는 번거로움을 덜어줍니다.
4. 자동 인덱스 생성: 목록에서 DataFrame을 생성할 때 pandas는 수동 인덱스 관리가 필요 없이 자동으로 RangeIndex를 행 인덱스로 할당합니다.

피해야 할 대안

1. 루프 내부에 추가 또는 연결: 이 방법 각각에 필요한 지속적인 메모리 재할당으로 인해 매우 비효율적입니다. 반복.
2. 루프 내부: 루프 내부에 추가하거나 연결하는 것과 유사하게, 각 반복마다 df.loc[len(df)]를 사용하면 메모리 오버헤드가 발생합니다.
3. NaN의 빈 DataFrame: NaN으로 채워진 빈 DataFrame을 생성하면 객체 데이터 유형이 생성되어 방해가 될 수 있습니다. pandas 작업.

결론

대규모 데이터 세트를 처리할 때는 데이터를 목록에 축적하고 한 단계로 DataFrame을 생성하는 것이 권장되는 접근 방식입니다. 이는 계산 효율성이 높고 메모리 친화적이며 데이터 조작 프로세스를 단순화합니다.

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