시계열 데이터를 채우기 전에 빈 DataFrame을 효율적으로 생성하려면 어떻게 해야 합니까?

난제: 빈 데이터 구조 생성

DataFrame을 구성한 후 시계열 데이터로 채우고자 합니다. 처음에는 모두 0 또는 NaN 값으로 장식된 특정 열과 타임스탬프가 포함된 빈 DataFrame을 상상합니다.

현재 접근 방식: 우아하지 않은 솔루션

현재 코드가 초기화됩니다. 새 값을 계산하기 위해 데이터를 반복하기 전에 모두 0인 열과 타임스탬프 행이 있는 DataFrame입니다. 이 접근 방식은 목적에 부합하지만 번거롭고 더 효율적인 솔루션이 있음을 시사합니다.

선호 솔루션: 목록에 데이터 축적

이 프로세스를 최적화하려면 , DataFrame에서 행 단위 증가를 피하는 것이 현명합니다. 대신 데이터를 목록에 축적한 다음 데이터 수집이 완료되면 DataFrame을 초기화하세요. 목록은 더 가볍고 메모리를 덜 소비하며 자동 dtypes 추론 및 인덱스 할당을 용이하게 합니다.

data = []
for row in some_function_that_yields_data():
    data.append(row)

df = pd.DataFrame(data)

목록 누적의 장점

• 향상된 계산 효율성: 목록에 추가하고 하나의 DataFrame 생성 go는 빈 DataFrame에 반복적으로 추가하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
• 메모리 최적화: 목록은 메모리를 덜 차지하며 추가 및 조작이 더 쉽습니다.
• 자동 Dtype 추론: DataFrame 생성자는 데이터를 기반으로 dtype을 자동으로 추론합니다. 추가되었습니다.
• 동기화된 인덱스 생성: 결과 DataFrame에 대해 RangeIndex가 자동으로 생성됩니다.

사용되지 않는 방법

초보 사용자에게 널리 퍼져 있는 특정 관행은 다음과 같은 이유로 피해야 합니다. 비효율성과 미묘한 차이:

• 반복 추가 또는 연결: 이 접근 방식은 2차 복잡성과 데이터 유형 문제로 인해 어려움을 겪습니다.
• loc를 통한 추가: loc를 사용하여 추가하면 반복과 동일한 메모리 재할당 문제가 발생합니다. 추가합니다.
• NaN의 빈 DataFrame: NaN 값을 사용하여 DataFrame을 생성하면 개체 열이 생성되어 데이터 작업이 복잡해집니다. 메모리 조각화를 방지하려면 미리 한 번 메모리를 할당해 두는 것이 좋습니다.

위 내용은 시계열 데이터를 채우기 전에 빈 DataFrame을 효율적으로 생성하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!