Wie kann man einen Pandas-DataFrame iterativ effizient füllen?

Erstellen eines leeren Pandas-DataFrames und anschließendes Füllen

Iteratives Füllen eines DataFrames mit Werten

Mithilfe der angegebenen DataFrame-Dokumentation möchten Sie iterativ vorgehen Füllen Sie den DataFrame mit Werten in einer Zeitreihenberechnung. Das Ziel besteht darin, den DataFrame mit den Spalten A, B und Zeitstempelzeilen zu initialisieren, alle 0 oder alle NaN. Dann möchten Sie Anfangswerte hinzufügen und diese Daten durchgehen, um die neue Zeile aus der vorherigen Zeile zu berechnen, sagen wir row[A][t] = row[A][t-1] 1 oder so.

Während der aktuelle Code, der Iteratoren, die Nullenfunktion von Scipy und Datetime verwendet, möglicherweise funktioniert, kann er verbessert werden.

Warum nicht einen DataFrame erweitern? Zeilenweise?

Das zeilenweise Erweitern eines DataFrame wird im Allgemeinen aus folgenden Gründen nicht empfohlen:

• Rechenaufwand:Anhängen an eine Liste und Erstellen eines Ein DataFrame auf einmal ist weniger rechenintensiv, als einen leeren DataFrame zu erstellen und ihn immer wieder anzuhängen noch einmal.
• Speichernutzung: Listen beanspruchen weniger Speicher und haben eine leichtere Datenstruktur als DataFrames, was das Anhängen und Entfernen effizienter macht.
• Datentyp-Inferenz: Wenn Sie an einen DataFrame anhängen, erhalten Sie möglicherweise Objektspalten, die die Leistung von Pandas beeinträchtigen können. Listen hingegen ermöglichen die automatische Ableitung von D-Typen.
• Indexverwaltung: Ein RangeIndex wird automatisch für Ihre Daten erstellt, wenn Sie einen DataFrame aus einer Liste erstellen, was Ihnen die Zeit erspart Der Aufwand, den Index selbst zu verwalten.

Der empfohlene Ansatz: Sammeln Sie Daten in einer Liste

Statt Um einen DataFrame zeilenweise zu vergrößern, ist es besser, die Daten in einer Liste zu sammeln und dann einen DataFrame mit pd.DataFrame(data) zu initialisieren. Dieser Ansatz bietet folgende Vorteile:

• Effizienz: Es ist recheneffizienter und benötigt weniger Speicher.
• Flexibilität: Listen können kann sowohl in die Formate „List-of-Lists“ als auch „List-of-Dicts“ konvertiert werden, die von akzeptiert werden pd.DataFrame.
• Komfort: Es übernimmt die Indexverwaltung und Datentypinferenz automatisch.

Zu berücksichtigende Alternativen

Beim Sammeln von Daten in Eine Liste ist der bevorzugte Ansatz, es gibt zwei schlechtere Alternativen, die man vermeiden sollte:

• Anhängen oder Verketten innerhalb einer Schleife: Dies ist ineffizient und fehleranfällig, da der Speicher wiederholt neu zugewiesen wird und zu Objektspalten führen kann.
• Erstellen einer leeren Spalte DataFrame von NaNs: Dieser Ansatz erstellt auch Objektspalten und erfordert einen manuellen Index Verwaltung.

Fazit

Um einen DataFrame effektiv mit Werten zu füllen, ist es am besten, die Daten in einer Liste zu sammeln und den DataFrame dann mit pd.DataFrame(data) zu initialisieren. Diese Methode ist effizient, flexibel und praktisch und daher der bevorzugte Ansatz für die Arbeit mit Pandas DataFrames.

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