python - Pandas DataFrame concat vs append

Question

我有一个包含 4 个熊猫数据框的列表，其中包含我想合并到单个数据框中的一天的刻度数据。我无法理解 concat 在我的时间戳上的行为。请参阅下面的详细信息：

data

[<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 35228 entries, 2013-03-28 00:00:07.089000+02:00 to 2013-03-28 18:59:20.357000+02:00
Data columns:
Price       4040  non-null values
Volume      4040  non-null values
BidQty      35228  non-null values
BidPrice    35228  non-null values
AskPrice    35228  non-null values
AskQty      35228  non-null values
dtypes: float64(6),
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

DatetimeIndex: 33088 entries, 2013-04-01 00:03:17.047000+02:00 to 2013-04-01 18:59:58.175000+02:00
Data columns:
Price       3969  non-null values
Volume      3969  non-null values
BidQty      33088  non-null values
BidPrice    33088  non-null values
AskPrice    33088  non-null values
AskQty      33088  non-null values
dtypes: float64(6),
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

DatetimeIndex: 50740 entries, 2013-04-02 00:03:27.470000+02:00 to 2013-04-02 18:59:58.172000+02:00
Data columns:
Price       7326  non-null values
Volume      7326  non-null values
BidQty      50740  non-null values
BidPrice    50740  non-null values
AskPrice    50740  non-null values
AskQty      50740  non-null values
dtypes: float64(6),
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

DatetimeIndex: 60799 entries, 2013-04-03 00:03:06.994000+02:00 to 2013-04-03 18:59:58.180000+02:00
Data columns:
Price       8258  non-null values
Volume      8258  non-null values
BidQty      60799  non-null values
BidPrice    60799  non-null values
AskPrice    60799  non-null values
AskQty      60799  non-null values
dtypes: float64(6)]

使用append我得到：

pd.DataFrame().append(data)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 179855 entries, 2013-03-28 00:00:07.089000+02:00 to 2013-04-03 18:59:58.180000+02:00
Data columns:
AskPrice    179855  non-null values
AskQty      179855  non-null values
BidPrice    179855  non-null values
BidQty      179855  non-null values
Price       23593  non-null values
Volume      23593  non-null values
dtypes: float64(6)

使用concat我得到：

pd.concat(data)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 179855 entries, 2013-03-27 22:00:07.089000+02:00 to 2013-04-03 16:59:58.180000+02:00
Data columns:
Price       23593  non-null values
Volume      23593  non-null values
BidQty      179855  non-null values
BidPrice    179855  non-null values
AskPrice    179855  non-null values
AskQty      179855  non-null values
dtypes: float64(6)

注意使用concat. 为什么会发生这种情况，我将如何使用concat来重现使用获得的结果append？（因为concat看起来要快得多；每个循环 24.6 毫秒 vs 每个循环 3.02 秒）

Answer 1

Pandas concat vs append vs join vs merge

• Concat提供了基于轴（所有行或所有列）连接的灵活性

• Append是 concat 的具体情况(axis=0, join='outer')

• 连接基于变量 =['left','right','inner','outer'] 的索引（由 set_index 设置）

• 合并基于两个数据帧中的每一个的任何特定列，这些列是变量，如“left_on”、“right_on”、“on”

Answer 2

所以你在做什么是 append 和 concat几乎是等价的。不同之处在于空的 DataFrame。出于某种原因，这会导致大幅放缓，不确定究竟是为什么，将不得不看看某个点。下面是对您所做的基本操作的再现。

我几乎总是使用 concat （尽管在这种情况下它们是等价的，除了空框架）；如果您不使用空框架，它们将具有相同的速度。

In [17]: df1 = pd.DataFrame(dict(A = range(10000)),index=pd.date_range('20130101',periods=10000,freq='s'))

In [18]: df1
Out[18]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 10000 entries, 2013-01-01 00:00:00 to 2013-01-01 02:46:39
Freq: S
Data columns (total 1 columns):
A    10000  non-null values
dtypes: int64(1)

In [19]: df4 = pd.DataFrame()

The concat

In [20]: %timeit pd.concat([df1,df2,df3])
1000 loops, best of 3: 270 us per loop

This is equavalent of your append

In [21]: %timeit pd.concat([df4,df1,df2,df3])
10 loops, best of 

 3: 56.8 ms per loop

Answer 3

我已经实现了一个小基准（请在 Gist 上找到代码）来评估 pandasconcat和append. 我在评论后更新了代码片段和结果ssk08- 非常感谢！

该基准测试在 Mac OS X 10.13 系统上运行，使用 Python 3.6.2 和 pandas 0.20.3。

+--------+---------------------------------+------ ---------------+
| | 忽略索引=假 | 忽略索引=真 |
+--------+---------------------------------+------ ---------------+
| 尺寸 | 附加 | 连接 | 追加/连接 | 附加 | 连接 | 追加/连接 |
+--------+--------+--------+----------------+------ --+--------+---------------+
| 小| 0.4635 | 0.4891 | 94.77 % | 0.4056 | 0.3314 | 122.39 % |
+--------+--------+--------+----------------+------ --+--------+---------------+
| 中 | 0.5532 | 0.6617 | 83.60 % | 0.3605 | 0.3521 | 102.37 % |
+--------+--------+--------+----------------+------ --+--------+---------------+
| 大| 0.9558 | 0.9442 | 101.22 % | 0.6670 | 0.6749 | 98.84 % |
+--------+--------+--------+----------------+------ --+--------+---------------+

使用ignore_index=False append稍微快一点，withignore_index=True concat稍微快一点。

tl; drconcat和 之间没有显着差异append。

Answer 4

您必须记住的另一件事是 Pandas 中的 APPEND() 方法不会修改原始对象。相反，它使用组合数据创建一个新的。因为涉及到创建和数据缓冲，所以性能不好。进行多 APPEND 操作时最好使用 CONCAT() 函数。