Pandas DataFrame을 반복적으로 효율적으로 채우는 방법은 무엇입니까?

빈 Pandas DataFrame을 생성한 후 채우기

값으로 DataFrame을 반복적으로 채우기

주어진 DataFrame 문서를 사용하여 반복적으로 시계열 종류의 계산 값으로 DataFrame을 채웁니다. 목표는 열 A, B 및 타임스탬프 행(모두 0 또는 모두 NaN)으로 DataFrame을 초기화하는 것입니다. 그런 다음 초기 값을 추가하고 이 데이터를 검토하여 이전 행의 새 행을 계산합니다(예: row[A][t] = row[A][t-1] 1 정도).

반복자, scipy의 0 함수 및 날짜/시간을 사용하는 현재 코드는 작동할 수 있지만 개선될 수 있습니다.

DataFrame을 확장해 보는 것은 어떨까요? 행 단위로?

DataFrame을 행 단위로 늘리는 것은 일반적으로 다음과 같은 이유로 권장되지 않습니다.

• 계산 비용: 목록에 추가하고 한 번에 DataFrame을 사용하는 것은 빈 DataFrame을 만들고 계속해서 추가하는 것보다 계산 집약도가 낮습니다.
• 메모리 사용량: 목록은 DataFrame보다 메모리를 적게 차지하고 작업하기 쉬운 데이터 구조이므로 추가 및 제거에 더 효율적입니다.
• 데이터 유형 추론: DataFrame에 추가하면 결국 개체 열이 생겨 Pandas의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 반면에 목록을 사용하면 dtype을 자동으로 유추할 수 있습니다.
• 인덱스 관리: 목록에서 DataFrame을 생성하면 데이터에 대해 RangeIndex가 자동으로 생성되므로 인덱스를 직접 관리해야 하는 번거로움.

권장 접근 방식: list

DataFrame을 행 단위로 늘리는 대신 목록에 데이터를 축적한 다음 pd.DataFrame(data)을 사용하여 DataFrame을 초기화하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 효율성: 계산 효율성이 더 높고 메모리가 덜 필요합니다.
• 유연성: 다음에서 허용되는 목록 목록 및 사전 목록 형식으로 변환됩니다. pd.DataFrame.
• 편리성: 인덱스 관리 및 데이터 유형 추론을 자동으로 처리합니다.

고려할 대안

목록이 선호되는 접근 방식입니다. 피해야 할 두 가지 더 나쁜 대안이 있습니다.

• 루프 내부에 추가 또는 연결: 이는 반복적으로 메모리를 재할당하고 객체 열로 이어질 수 있으므로 비효율적이고 오류가 발생하기 쉽습니다.
• 빈 항목 만들기 NaN의 DataFrame: 이 접근 방식은 객체 열도 생성하며 수동 인덱스가 필요합니다.

결론

DataFrame을 값으로 효과적으로 채우려면 데이터를 목록에 축적한 다음 pd.DataFrame(data)을 사용하여 DataFrame을 초기화하는 것이 가장 좋습니다. 이 방법은 효율적이고 유연하며 편리하므로 Pandas DataFrames 작업에 선호되는 접근 방식입니다.

위 내용은 Pandas DataFrame을 반복적으로 효율적으로 채우는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!