python - pandas 高效数据框集行

Question

首先，我预分配了以下空 DataFrame：

df=DataFrame(columns=range(10000),index=range(1000))

然后我想df用长度为 10000 的 numpy 数组作为数据逐行（有效地）更新。我的问题是：我什至不知道应该使用哪种 DataFrame 方法来完成这项任务。

谢谢！

Answer 1

这里有 3 种方法，只有 100 列，1000 行

In [5]: row = np.random.randn(100)

逐行分配

In [6]: def method1():
   ...:     df = DataFrame(columns=range(100),index=range(1000))
   ...:     for i in xrange(len(df)):
   ...:         df.iloc[i] = row
   ...:     return df
   ...: 

在列表中构建数组，一次创建所有框架

In [9]: def method2():
   ...:     return DataFrame([ row for i in range(1000) ])
   ...: 

列分配（两端有转置）

In [13]: def method3():
   ....:     df = DataFrame(columns=range(100),index=range(1000)).T
   ....:     for i in xrange(1000):
   ....:         df[i] = row
   ....:     return df.T
   ....: 

这些都有相同的输出帧

In [22]: (method2() == method1()).all().all()
Out[22]: True

In [23]: (method2() == method3()).all().all()
Out[23]: True


In [8]: %timeit method1()
1 loops, best of 3: 1.76 s per loop

In [10]: %timeit method2()
1000 loops, best of 3: 7.79 ms per loop

In [14]: %timeit method3()
1 loops, best of 3: 1.33 s per loop

很明显，建立一个列表，然后一次创建框架比进行任何形式的分配要快几个数量级。作业涉及复制。一次构建所有内容只复制一次。

Answer 2

df=DataFrame(columns=range(10),index=range(10))
a = np.array( [9,9,9,9,9,9,9,9,9,9] )

更新行：

df.loc[2] = a

使用杰夫的想法...

df2 = DataFrame(data=np.random.randn(10,10), index=arange(10))
df2.head().T

我写了一个笔记本来回答这个问题： https ://www.wakari.io/sharing/bundle/hrojas/pandas%20efficient%20dataframe%20set%20row