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为什么连接许多 Pandas DataFrame 的速度呈指数级缓慢，我该如何避免它？

DDD

Dec 20, 2024 am 03:38 AM

Why is Concatenating Many Pandas DataFrames Exponentially Slow, and How Can I Avoid It?

DataFrame 的指数级缓慢串联

处理大型数据集时，通常将数据划分为较小的块以进行高效处理。然而，随着块数量的增加，将这些块重新连接在一起可能会变得指数级变慢。

速度变慢的原因

速度变慢归因于 pd.concat() 的方式已实施。当在循环中调用时，它会为每个串联创建一个新的 DataFrame，从而导致大量数据复制。这种复制成本随着迭代次数呈二次方增长，导致处理时间呈指数增长。

避免速度下降

要规避此性能瓶颈，至关重要以避免在 for 循环内调用 pd.concat() 。相反，将块存储在列表中，并在处理后立即将它们连接起来：

super_x = []
for i, df_chunk in enumerate(df_list):
    [x, y] = preprocess_data(df_chunk)
    super_x.append(x)
super_x = pd.concat(super_x, axis=0)

使用这种方法，复制仅发生一次，从而显着减少总体处理时间。

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