Wie kann ich effizient einen leeren Datenrahmen für Zeitreihendaten erstellen, bevor ich ihn fülle?

Rätsel: Erstellen einer leeren Datenstruktur

Sie möchten einen DataFrame erstellen und ihn anschließend mit Zeitreihendaten füllen. Zunächst stellen Sie sich einen leeren DataFrame vor, der mit bestimmten Spalten und Zeitstempeln ausgestattet ist, die alle mit Nullen oder NaN-Werten versehen sind.

Aktueller Ansatz: Eine unelegante Lösung

Ihr aktueller Code wird initialisiert einen DataFrame mit Nur-Null-Spalten und Zeitstempelzeilen, bevor er die Daten durchläuft, um neue Werte zu berechnen. Obwohl dieser Ansatz seinen Zweck erfüllt, fühlt er sich umständlich an und lässt auf die Existenz einer effizienteren Lösung schließen.

Bevorzugte Lösung: Sammeln von Daten in einer Liste

Zur Optimierung dieses Prozesses ist es ratsam, ein zeilenweises Wachstum im DataFrame zu vermeiden. Sammeln Sie stattdessen Daten in einer Liste und initialisieren Sie dann einen DataFrame, sobald die Datenerfassung abgeschlossen ist. Listen sind leichter, verbrauchen weniger Speicher und erleichtern die automatische Inferenz und Indexzuweisung von D-Typen.

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

df = pd.DataFrame(data)

Vorteile der Akkumulation in einer Liste

• Verbesserte Recheneffizienz: Das Anhängen an eine Liste und das Erstellen eines DataFrames in einem Arbeitsgang ist deutlich schneller als iteratives Verfahren wird an einen leeren DataFrame angehängt.
• Speicheroptimierung: Listen belegen weniger Speicher und lassen sich einfacher anhängen und bearbeiten.
• Automatische Dtypes-Inferenz: DataFrame Der Konstruktor leitet automatisch D-Typen basierend auf den Daten ab hinzugefügt.
• Synchronisierte Indexerstellung:Ein RangeIndex wird automatisch für den resultierenden DataFrame generiert.

Zu vermeidende veraltete Methoden

Bestimmte Praktiken, die bei unerfahrenen Benutzern weit verbreitet sind, sollten aufgrund ihrer Ineffizienz vermieden werden Nuancen:

• Iteratives Anhängen oder Zusammenfassen: Dieser Ansatz leidet unter quadratischer Komplexität und Bedenken hinsichtlich des Datentyps.
• Anhängen über loc: Anhängen Die Verwendung von „loc“ führt zu den gleichen Problemen bei der Speicherneuzuweisung wie „iterativ“. anhängen.
• Leerer DataFrame von NaNs: Das Erstellen eines DataFrame mit NaN-Werten führt zu Objektspalten, was Datenoperationen kompliziert. Es ist besser, den Speicher einmal im Voraus zuzuweisen, um eine Speicherfragmentierung zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich effizient einen leeren Datenrahmen für Zeitreihendaten erstellen, bevor ich ihn fülle?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!