如何有效地创建具有连续行的 Pandas DataFrame？

创建具有连续行的 Pandas Dataframe

在数据分析任务中，经常需要创建 Pandas DataFrame 并迭代添加行到它。为了实现这一点，有多种方法可用，每种方法都有自己的优点。

一种方法是使用带有 columns 参数的 pd.DataFrame() 构造函数来指定所需的列名称。创建一个空的 DataFrame，然后可以使用 _set_value() 方法逐一添加行以设置各个字段值。但是，如果需要为每行同时添加多个字段，则此方法效率较低。

更有效的解决方案是使用 df.loc[i] 语法，其中 i 表示行索引。通过将值列表分配给 df.loc[i]，可以一步填充索引 i 处的整行。对于大型数据集，此方法要快得多，因为它避免了多次 _set_value() 调用。

要演示此方法，请考虑以下代码片段：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['lib', 'qty1', 'qty2'])
for i in range(5):
    df.loc[i] = ['name' + str(i)] + list(np.random.randint(10, size=2))

print(df)

此代码创建一个包含三列的空 DataFrame：“lib”、“qty1”和“qty2”。然后，它生成五行数据，“名称”后跟其余列中的两个随机生成的整数值。结果是一个具有指定结构和数据的 DataFrame：

     lib qty1 qty2
0  name0    3    3
1  name1    2    4
2  name2    2    8
3  name3    2    1
4  name4    9    6

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