Python Pandas 创建一长串要连接的数据框

Question

我正在做一个程序，在每次迭代时都会创建一些值（根本没有多少值：每次迭代只有约 50 个值，其中一些是 4-5 个短字符串，但大多数是 2-3 位整数）。大约有 3000 次迭代。

现在，我使用 pandas 数据框来存储给定迭代的约 50 个值，然后将 df 附加到数据框列表 (dflist) 中，一旦完成所有 3K 迭代，我将连接 3K 数据框（因为它们都有相同的列名）使用类似的东西：

df_final = pd.concat(dflist,axis=0)

是否有更好的方法来执行此过程，例如。只需使用 numpy 数组并沿轴 0 附加值，最后将完整的 numpy 数组转换为具有给定列名集的 Pandas 数据框？

我问是因为经过多次迭代（大约 3000 次迭代中的 200 次），代码速度大幅下降，系统内存使用率缓慢上升，据我所知，在迭代之间，我的所有值都被覆盖除了这个熊猫数据框列表之外的每次迭代，这似乎是每次迭代后唯一增长的东西。我正在使用 Python 2.7。当我在 Spyder GUI 中或仅从命令行运行我的脚本时，就会发生这种行为。

另一件事：尽管我实际保存的值相对较小（每次迭代大约 50 个值），但我提取这些汇总值所经过的数据非常大。所以原始的 csv 大约是 10 GB，有大约 2 亿行，我使用 pd.read_csv 对它进行分块，给定的块大小约为 50K 行。然后对于这 50K 行，我得到大约 50 个值。但我原以为每个块都是独立的，并且由于值被覆盖，内存使用量不应该像现在这样增长。

例子df：

    CHFAC   Bygoper  Change MinB  NumB  NumCombos   Total
0   abc3    574936022   +    1     1    1   11
1   abc3    574936022   -    1     0    0   0
2   abc3    574936022   +    2     1    1   11
3   abc3    574936022   -    2     0    0   0
4   abc3    574936022   +    5     1    1   11
5   abc3    574936022   -    5     0    0   0
6   abc3    574936022   +    10    1    1   11
7   abc3    574936022   -    10    0    0   0

Answer 1

您可以发挥创造力并使用列表来存储数据，然后在循环结束时创建最终数据框。很难使用您的示例，因为我们对您的创建过程一无所知。我将给出一个通用答案，显示基于 10 次迭代的循环创建 2 列数据框，其中每次迭代都有不同的输出长度

import pandas as pd
from random import randint
col1_val, col2_val = [], []
for i in range(10):
    random_len = range(randint(0, 9))
    col1 = random_len
    col2 = random_len
    col1_val.extend(col1)
    col2_val.extend(col2)
pd.DataFrame({'col1':col1_val, 'col2':col2_val})

输出[110]：

    col1  col2
0      0     0
1      1     1
2      2     2
3      3     3
4      4     4
5      0     0
6      1     1
7      2     2
8      3     3

现在让我们看看速度，使用列表方法：

import time
st = time.time()
col1_val, col2_val = [], []
for i in range(10000):
    random_len = range(randint(0, 9))
    col1 = random_len
    col2 = random_len
    col1_val.extend(col1)
    col2_val.extend(col2)
pd.DataFrame({'col1':col1_val, 'col2':col2_val})
print time.time()-st
0.0499999523163

使用你的方法：

st = time.time()
dflist = []
for i in range(10000):
    random_len = range(randint(0, 9))
    col1 = random_len
    col2 = random_len
    dflist.append(pd.DataFrame({'col1':col1, 'col2':col2}))
pd.concat(dflist)
print time.time()-st
7.21199989319

所以对于 10000 次迭代，它会快大约 180 倍