如何在填充时间序列数据之前高效地创建一个空 DataFrame？

难题：创建一个空数据结构

您渴望构造一个 DataFrame 并随后用时间序列数据填充它。最初，您设想一个空的 DataFrame，配有特定的列和时间戳，全部用零或 NaN 值装饰。

当前方法：不优雅的解决方案

您当前的代码初始化在迭代数据以计算新值之前，具有全零列和时间戳行的 DataFrame。虽然这种方法达到了其目的，但感觉很麻烦，建议存在更有效的解决方案。

首选解决方案：在列表中累积数据

优化此过程，谨慎的做法是避免 DataFrame 中的行增长。相反，将数据累积到列表中，然后在数据收集完成后初始化 DataFrame。列表更轻量，消耗更少的内存，并且有利于自动数据类型推断和索引分配。

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

df = pd.DataFrame(data)

列表中累积的优点

• 增强计算效率：追加到列表并在中创建DataFrame一次比迭代追加到空 DataFrame 快得多。
• 内存优化：列表占用更少的内存，并且更容易追加和操作。
• 自动Dtypes Inference： DataFrame 构造函数自动根据数据推断 dtypes添加了。
• 同步索引创建：为生成的 DataFrame 自动生成 RangeIndex。

要避免的已弃用方法

某些在新手用户中普遍存在的做法应该避免，因为它们效率低下并且细微差别：

• 迭代追加或连接：这种方法存在二次复杂性和数据类型问题。
• 通过 loc 追加：追加使用 loc 会产生与迭代相同的内存重新分配问题append.
• 空的 NaN DataFrame： 使用 NaN 值创建 DataFrame 会产生对象列，这会使数据操作变得复杂。最好提前分配一次内存，避免内存碎片

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