为 40 个数据帧加速 pandas concat 函数，每个数据帧有 100 万行和 100 列

【问题标题】：speed up pandas concat function for 40 data frames each having 1 million rows and 100 columns为 40 个数据帧加速 pandas concat 函数，每个数据帧有 100 万行和 100 列
【发布时间】：2020-02-21 19:20:50
【问题描述】：

我想为大数据帧加速 pandas concat() 函数。

我有 40 个数据帧，每个数据帧有 100 万行和 100 列（列可以是任何东西：布尔值、字符串、整数等）。我们已经尝试在集群上运行它，使用dask 等。结果还没有到来！

任何想法都将受到高度赞赏。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x multithreading python-2.7 multiprocessing

【解决方案1】：

如果我理解正确，您需要将 40 个形状为 (1M,100) 的数据帧连接成一个 df，从而得到 (40M,100) 形状。

如果是这种情况，你可以做这样的事情（用 Numpy 编写，但想法是适用的）：

out = np.zeros((4000000, 10))
row_size = 1000000

for i in range(40):
   out[i * row_size : i * row_size + row_size, :] = datai #ith dataframe

【讨论】：