為什麼逐行填充 Pandas DataFrame 效率低下，什麼是更好的方法？

創建並填充一個空的Pandas DataFrame

從概念上講，人們可能希望首先創建一個空的DataFrame，然後逐步用值填充它。然而，這種方法效率低下，並且容易導致效能問題。

按行增長 DataFrame 的陷阱

迭代地將行追加到空 DataFrame 的計算成本很高。由於需要動態記憶體分配和重新分配，它會導致二次複雜度操作。這可能會嚴重影響效能，尤其是在處理大型資料集時。

另一種方法：在清單中累積資料

它不是按行增長 DataFrame，而是建議將資料累積在清單中。這有幾個優點：

• 效率更高，速度更快。
• 與 DataFrame 相比，清單的記憶體佔用量較小。
• 資料型別會自動推斷，無需手動調整。
• 列表支援追加操作而不改變記憶體

從列表創建DataFrame

一旦列表中積累了數據，就可以通過使用pd 轉換清單來輕鬆建立DataFrame .DataFrame()。這可確保正確的資料類型推斷並自動為 DataFrame 設定 RangeIndex。

範例

考慮問題中所描述的場景。以下程式碼示範如何在清單中累積數據，然後建立DataFrame：

這種方法可確保高效的資料累積和無縫的DataFrame 創建，而無需任何效能開銷或物件列的擔憂。

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