Pandas DataFrame を繰り返し作成して設定する最も効率的な方法は何ですか?

反復充填用の空の Pandas DataFrame の作成

空の Pandas DataFrame を作成し、それを反復的に埋めることは、データ操作の一般的なタスクです。ただし、理想的なアプローチはすぐには分からないかもしれません。

行単位の DataFrame 増加の落とし穴

あなたが提供したコード スニペットは、空の DataFrame を作成し、それを反復的に埋める 1 つの方法です。ただし、この方法は非効率的であり、メモリ関連の問題が発生する可能性があります。その理由は、反復ごとに新しい行を作成するため、メモリの再割り当てが必要になるためです。 DataFrame が大きくなるにつれて、このプロセスはますます複雑になります。

推奨される方法: リストにデータを蓄積する

推奨されるアプローチは、リストにデータを蓄積し、次を使用して 1 ステップで DataFrame を作成することです。 pd.DataFrame() 関数。この方法は効率が大幅に向上し、メモリに優しいです。その仕組みは次のとおりです:

# 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)

リスト累積の利点

1. 計算効率: リストへの追加は、特に DataFrame への追加よりもはるかに高速です。大規模なデータセット用。
2. メモリ効率: リストは DataFrame に比べて占有するメモリが少なくなります。
3. 自動データ型推論: pd.DataFrame は各列のデータ型を自動的に推論し、手動で型を割り当てる手間を省きます。
4. 自動インデックス作成: リストから DataFrame を作成する場合、 pandas は、手動インデックス管理を必要とせずに、RangeIndex を行インデックスとして自動的に割り当てます。

回避すべき代替手段

1. ループ内での追加または連結: これこの方法は、毎回のメモリ再割り当てが常に必要となるため、非常に非効率的です。 iteration.
2. loc ループ内: ループ内での追加または連結と同様に、反復ごとに df.loc[len(df)] を使用するとメモリ オーバーヘッドが発生します。
3. NaN の空の DataFrame: NaN で満たされた空の DataFrame を作成すると、オブジェクト データ型も生成されます。

結論

大規模なデータセットを扱う場合、データをリストに蓄積し、1 ステップで DataFrame を作成することをお勧めします。計算効率が高く、メモリに優しく、データ操作プロセスを簡素化します。

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