Apakah Cara Paling Cekap untuk Mencipta dan Mengisi Pandas DataFrame Secara Berulang?

Mencipta Bingkai Data Panda Kosong untuk Pengisian Berulang

Mencipta Bingkai Data Pandas kosong dan mengisi secara berulang adalah tugas biasa dalam manipulasi data. Walau bagaimanapun, pendekatan yang ideal mungkin tidak dapat dilihat dengan serta-merta.

Perangkap Pertumbuhan DataFrame Bijak Baris

Coretan kod yang anda berikan ialah satu cara untuk mencipta DataFrame kosong dan mengisinya secara berulang. Walau bagaimanapun, kaedah ini tidak cekap dan boleh membawa kepada isu berkaitan ingatan. Sebabnya ialah anda mencipta baris baharu untuk setiap lelaran, yang memerlukan pengagihan semula memori. Proses ini menjadi semakin rumit apabila DataFrame berkembang.

Kaedah Pilihan: Mengumpul Data dalam Senarai

Pendekatan pilihan adalah untuk mengumpul data dalam senarai dan kemudian mencipta DataFrame dalam satu langkah menggunakan fungsi pd.DataFrame(). Kaedah ini jauh lebih cekap dan mesra ingatan. Begini cara ia berfungsi:

# 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)

Kelebihan Pengumpulan Senarai

1. Kecekapan Pengiraan: Menambah pada senarai adalah lebih cepat daripada menambahkan pada DataFrame, terutamanya untuk set data yang besar.
2. Memori Kecekapan: Senarai menduduki kurang memori berbanding DataFrames.
3. Inferens Jenis Data Automatik: pd.DataFrame secara automatik menyimpulkan jenis data untuk setiap lajur, menjimatkan kerumitan tugasan jenis manual.
4. Penciptaan Indeks Automatik: Apabila mencipta DataFrame daripada senarai, panda secara automatik memperuntukkan RangeIndex sebagai indeks baris tanpa memerlukan pengurusan indeks manual.

Alternatif untuk Dielakkan

1. Tambah atau Concat Di Dalam Gelung : Kaedah ini sangat tidak cekap kerana pengagihan semula memori yang berterusan diperlukan dengan setiap satu lelaran.
2. loc Di Dalam Gelung: Sama seperti menambah atau menyatukan di dalam gelung, menggunakan df.loc[len(df)] untuk setiap lelaran membawa kepada overhed memori.
3. DataFrame Kosong NaNs: Mencipta DataFrame kosong yang diisi dengan NaNs juga menghasilkan jenis data objek, yang boleh menghalang operasi panda.

Kesimpulan

Apabila berurusan dengan set data yang besar, mengumpul data dalam senarai dan mencipta DataFrame dalam satu langkah ialah pendekatan yang disyorkan. Ia cekap dari segi pengiraan, mesra memori dan memudahkan proses manipulasi data.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Cara Paling Cekap untuk Mencipta dan Mengisi Pandas DataFrame Secara Berulang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!