开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pandas不会在循环中追加行

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在循环中追加行是一种低效的操作，尤其是在处理大量数据时。这是因为在每次追加行时，Pandas都会重新分配内存空间，并将原有的数据复制到新的内存空间中，这样会导致很大的性能损耗。

为了避免在循环中追加行，可以使用Pandas提供的其他方法来处理数据。以下是一些替代的方法：

使用Pandas的向量化操作：Pandas提供了很多向量化操作，可以对整个数据集进行操作，而不需要使用循环。例如，可以使用apply方法对每一行或每一列进行操作，或者使用map方法对某一列进行映射操作。
使用Pandas的concat函数：如果需要将多个数据集合并成一个数据集，可以使用Pandas的concat函数。该函数可以将多个数据集按照指定的轴进行合并，效率较高。
使用Pandas的append函数：如果需要在循环中追加行，可以使用Pandas的append函数。该函数可以将一个数据集追加到另一个数据集的末尾，但是需要注意，每次追加行都会生成一个新的数据集，因此效率较低。
使用Pandas的DataFrame.from_records函数：如果有一个迭代器或生成器，可以使用from_records函数将其转换为DataFrame对象。这种方法可以避免在循环中追加行。

总之，为了提高性能，避免在循环中追加行，可以使用Pandas提供的向量化操作、合并函数和转换函数等方法来处理数据。这样可以更高效地进行数据处理和分析。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云产品：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据分析之Pandas合并操作总结

append与assign 1. append方法（一般用来添加行）（1）利用序列添加行（必须指定name） df_append = df.loc[:3,['Gender','Height']].copy...参考学习：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html?...这个例子就是，我们如果update了缺失值NaN，则就不会在原df1中把对应元素改成NaN了，这个缺失值是不会被填充的。...更多参数参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html?...append：主要是用来添加行，也就是在一个表中下方添加。 assign：主要是用来添加列，也就是在表的右方添加。

4.8K3 1

几个方法帮你加快Python运行速度

value found = False if '100m' in items: found = True 02 矢量化取代循环尽量使用基于C构建的Python库，例如Numpy，Scipy和Pandas...calculation(some_object) d = np.array(calc_result) #save to file return d 08 使用Dask来并行化Pandas...#long running function ddata = dd.from_pandas(data, npartitions=30) def apply_my_func(df):...): return ddata.map_partitions(apply_my_func).compute(get=get) 09 使用Pandarallel库 Pandarallel可以将pandas...我们必须确保代码不会在循环中反复执行相同的计算。第二不要为集合中的每个记录打开/关闭IO连接。第三要确保在不需要时不创建新的对象实例。通过大量的编程练习，掌握一些高级的编程方法对你十分重要。

4.4K1 0

sed 保持空间命令之 g、G 的执行逻辑

与模式空间不同，保持空间的内容不会在循环中被删除。不能在保持空间上执行普通的 sed 命令。保持空间初始为一个换行符。命令 g（get）把保持空间的内容复制到模式空间。...用 sed 加行号并模拟 tac cat -n 可以加行号，tac 可以按行反转输出，例如： #echo -e "line1\nline2\nline3\nline4\nline5" |...p' 5 line5 4 line4 3 line3 2 line2 1 line1 # 第一个 sed 命令用于在每行前面加行号

931 0

App性能优化浅谈

虚引用（Phantom Ref）：不会在内存保持任何对象。一图胜千言： ?...不要在循环当中声明临时变量，不要在循环中捕获异常。如果对于线程安全没有要求，尽量使用线程不安全的集合对象。使用集合对象，如果事先知道其大小，则可以在构造方法中设置初始大小。...最后写这篇文章的出发点也是对Android性能优化有个比较清楚的认识，任何事情都不可能一蹴而就，需要循循渐进，对一个初学者你谈优化很不现实，我们先把基本的做好，再去考虑相应的优化，笔者也在不断学习当中

2.2K3 0

数据分析师，如何打造人见人爱的数据产品

他但凡会看数据，都不会在一线干了。甚至他坐办公室里看数据，还会被领导踢屁股：“天天不干活！哪里来业绩！”对销售、店员、柜员这种一线基层，数据根本没啥用。他们关心的是具体可以干什么。...这就是大多数实体企业的真实写照：要挣钱，追业绩，只管加行动量，不管背后的逻辑。然而，他们的高层管理往往很希望推动数字化转型、信息化建设等等。

8055 0

写给Python开发者：机器学习十大必备技能

即使你当前的数据没有，并不意味着它不会在未来的训练循环中出现。所以无论如何都要留意这个问题。...方案1：tqdm 1from tqdm import tqdm 2import time 3 4tqdm.pandas() 5 6df['col'] = df['col'].progress_apply...解决 Pandas 慢的问题如果你用过 pandas，你就会知道有时候它的速度有多慢ーー尤其在团队合作时。与其绞尽脑汁去寻找加速解决方案，不如通过改变一行代码来使用 modin。...1import modin.pandas as pd 并不是所有的函数都生来平等。即使全部代码都运行正常，也并不能意味着你写出了一手好代码。一些软错误实际上会使你的代码变慢，因此有必要找到它们。

6081 0

Zellij-一个典型的 Rust程序的性能优化案例

一种是轮循机制：PTY 线程不断轮询 PTY，以查看它在异步数据接收的while循环中是否有新数据。如果没有接收到数据，则休眠一段固定的时间。...所以它需要不断地查看和累加行中前一个字符的宽度。因为需要找到一个计算字符宽度的方法。

9973 0

2022年最新Python大数据之Python基础【六】函数与变量

list1 = [1, 2, 3, 4] # list切片方式方法和str完全相同 # list切片后不会在原有数据上进行修改,而是产生了一个新的列表 print(list1[1:3:1]) # [2...tuple1 = (1, 2, 3, 4) # tuple1切片方式方法和str完全相同 # 切片后不会在原有数据上进行修改,而是产生了一个新的列表 print(tuple1[1:3:1]) # (2...肯定不行,因为不能使用索引获取数据 # 结论: # 1.list str tuple 可以使用切片,格式是:[起始位置:终止位置:步长],三者使用方式完全一致 # 2.所有的切片都不会在原有的数据上进行修改...,钱包在我手里') print('我跑的老快了,没人追的上我,手机在我手里') print('我跑的老快了,没人追的上我,女朋友在我手里') # 调用时可以将函数内的代码全部执行一遍...= 2 def sum1(): # 函数体内部可以使用 print(a + b) sum1() # 函数体外部也可以使用 print(a) print(b) # for 循环中

1.2K2 0

用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

from pandas import read_csv from pandas import datetime from pandas import DataFrame from pandas import...我们不会在本教程中调整网络参数。...from pandas import DataFrame from pandas import Series from pandas import concat from pandas import read_csv...我们可以将模型拟合和前向验证包装在固定数量的重复循环中。每次迭代都可以记录运行的RMSE。然后我们可以总结RMSE分数的分布。...from pandas import DataFrame from pandas import Series from pandas import concat from pandas import read_csv

9.6K11 3

python 学习笔记day02-pyt

3: jerry xrange 函数 xrange()类似range(),不过当你有一个很大的范围列表时，xrange()可以更为适合，因为它不会在内存里创建列表的完整拷贝...它只被用在for循环中，在for循环外使用它没有意义它的性能远高出range()，因为它不生成整个列表 >>> for x in xrange(...它把含有文本数据或二进制数据块的字符串写入到文件中去写入文件时，不会自动添加行结束标志，需要程序员首手工输入 >>> fobj.write("Hello

4776 0

【数据结构初阶】图文详解10道力扣链表OJ题

九、环形链表| 9.1 快慢指针法这个题我们采用的思想依旧还是快慢指针，我们让快指针一次走两步，慢指针一次走一步，如果链表中有环的话，slow和fast一定会在环中相遇的。...其实道理很简单，如果你被一只野兽在环形笼子里面追，野兽每次走两步，你每次走一步，那无论你和野兽刚开始距离有个几万米还是几亿米，都没有用，你最终一定会被野兽吃掉的，因为他的步数比你多1，你们之间的距离每一次都会...9.2 延伸问题 1.为什么slow和fast一定会在环中相遇？会不会在环里面错过，永远遇不上？请证明一下。

1932 0

概率的意义：随机世界与大数法则

以追女孩为例，大约少有女孩，会让你做实验，反复地追，然后数一数其中成功几次，来定下她会被你追上的概率。对这类无法重复观测的现象，在谈概率时，主观概率就常派上用场。...虽然已有上述三种对概率的解释，也涵盖了不少实际生活中所遇到的情况，数学家当然不会在此止步。他们喜欢抽象化，及一般化。...就是一直投掷，不可停止，日出日落，春去秋来，继续投掷，即使夸父追日成功了，无限大也仍未达到，还得投掷。...你不得不停止无限大这个话题，因连夸父追日，你也觉得岂有成功时？如何能接受解释概率，还得涉及无限大？但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义，怎么却用概率的概念来解释给我听？”...当对情境有疑义时，就要如庄子在秋水篇讲的，“请循其本”，把概率空间调出来。此有如政治上或社会上，遇到有重大争议时，就要祭出宪法，看有没违宪，并由大法官解释。

8442 0

概率的意义：随机世界与大数法则

以追女孩为例，大约少有女孩，会让你做实验，反覆地追，然后数一数其中成功几次，来定下她会被你追上的概率。对这类无法重复观测的现象，在谈概率时，主观概率就常派上用场。...虽然已有上述三种对概率的解释，也涵盖了不少实际生活中所遇到的情况，数学家当然不会在此止步。他们喜欢抽象化，及一般化。像解方程式，会寻求公式，以表示出某类方程式的解，而非只满足于求出一个个的特例之解。...就是一直投掷，不可停止，日出日落，春去秋来，继续投掷，即使夸父追日成功了，无限大也仍未达到，还得投掷。那位数学系毕业生，一听到你问起无限大，如鱼得水，这是他在数学系四年寒窗，学到的几招独门绝活之一。...你不得不停止无限大这个话题，因连夸父追日，你也觉得岂有成功时？如何能接受解释概率，还得涉及无限大？但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义，怎么却用概率的概念来解释给我听？”...当对情境有疑义时，就要如庄子在秋水篇讲的，“请循其本”，把概率空间调出来。此有如政治上或社会上，遇到有重大争议时，就要祭出宪法，看有没违宪，并由大法官解释。对一给定的情境，要很谨慎的面对。

1.2K4 0

Pandas 秘籍：6~11

在步骤 6 中，此元组在for循环中解包为变量name和group。在遍历组时可以做的一件有趣的事情是直接在笔记本中显示每个组的几行。...而是返回带有附加行的数据帧的新副本。让我们从原始的names数据帧开始，并尝试追加一行。append的第一个参数必须是另一个数据帧，序列，字典或它们的列表，但不能是步骤 2 中的列表。...当想要以更大的数据帧以这种方式附加行时，可以通过使用to_dict方法将单行转换为字典，然后使用字典推导式和一些默认值来清除所有旧值，从而避免大量键入和错误。...Pandas 绘图的基础知识可视化航班数据集堆叠面积图以发现新兴趋势了解 Pandas 与 Pandas 的区别使用 Seaborn 网格进行多元分析在 Seaborn 钻石数据集中发现辛普森悖论...通常不会在考虑最终用户的情况下完成这种类型的可视化。严格来说是为了帮助您更好地了解当前情况。绘图不一定是完美的。在为报表或应用准备可视化文件时，必须使用其他方法。注意小细节。

34K1 0

多图详解不同环境下的EventLoop执行机制

这里我们就不得不提出事件队列的概念，所谓事件队列（Event Queue）正是负责将即将执行的函数发送到栈中进行处理，它循队列数据结构保证所有发送执行的正确顺序。...Process.nextTick 所谓 Process.nextTick 方法是 NodeJs 事件环中一个非常重要的 API ，我们稍微回忆一下在浏览器中的时间环中 EventLoop 会清空当前 macro...当然，如果次阶段即使产生了 timer 也并不会在本次 Loop 中执行，因为此时 EventLoop 已经到达 poll 阶段了。

6262 0

概率的意义（深度好文）

以追女孩为例,大约少有女孩,会让你做实验,反覆地追,然后数一数其中成功几次,来定下她会被你追上的概率。对这类无法重复观测的现象,在谈概率时,主观概率就常派上用场。...虽然已有上述三种对概率的解释,也涵盖了不少实际生活中所遇到的情况,数学家当然不会在此止步。他们喜欢抽象化,及一般化。像解方程式,会寻求公式,以表示出某类方程式的解,而非只满足于求出一个个的特例之解。...就是一直投掷,不可停止,日出日落,春去秋来,继续投掷,即使夸父追日成功了,无限大也仍未达到,还得投掷。那位数学系毕业生,一听到你问起无限大,如鱼得水,这是他在数学系四年寒窗,学到的几招独门绝活之一。...你不得不停止无限大这个话题,因连夸父追日,你也觉得岂有成功时?如何能接受解释概率,还得涉及无限大?但还一点你不吐不快的是“我就是不了解概率值的意义,怎么却用概率的概念来解释给我听?”...当对情境有疑义时,就要如庄子在秋水篇讲的,“请循其本”,把概率空间调出来。此有如政治上或社会上,遇到有重大争议时,就要祭出宪法,看有没违宪,并由大法官解释。对一给定的情境,要很谨慎的面对。

1.1K7 0

Zipline 3.0 中文文档（三）

替换了对已弃用的pandas.io.data的使用，改为使用pandas_datareader（1218）。...repr（1786）移除了 empyrical 的信息比率的使用（1854）构建添加了 Python 3.5 的包（1701）交换 conda-build 参数，这样我们就不会在每次...用pandas_datareader替换了已弃用的pandas.io.data的使用（1218）。...这个数据流被输入到主模拟循环中，推动时钟前进。由于对读取所有数据的强烈依赖，优化模拟性能变得困难，因为我们获取的数据量与算法实际使用的数据量之间没有联系。现在，我们只在算法需要数据时才获取数据。...这意味着在模拟中，在8:45之后的时间戳的数据将不会在当天看到。这些数据将在下一天提供（947）。

6252 0

Python 因果推断（上）

然而，如果玩家 2 是理性的，他永远不会在第 6 轮继续玩，“因为如果他停止，他可以获得 128 美元。知道通过反向归纳，玩家 1 在第 1 轮继续是不理性的。...Use the functions in the public API at pandas.testing instead....Use the functions in the public API at pandas.testing instead....import pandas.util.testing as tm 让我们打印结果。...让我们在双重差分（DID）规范中添加行业固定效应，以排除结果可能受行业特定冲击驱动的可能性。圣路丨易斯联邦政策使公司收入减少了 14.2%（ 1-e^{-0.1533} ）。

7161 1

javascript事件循环

这里规范允许浏览器自己选择更新时机，因此实际上可能不会在每一轮事件循环都去更新渲染） event loop会循环执行上面3步。...最后才执行UI rendering 很显然结果一与上面说的event loop过程不一致，实际上浏览器在实现为了防止大量重排和重绘，在更新渲染过程做了优化，让 UI rendering 并不是在每轮循环中都运行...node 中将每一次轮循分成6个阶段，就是下面展示的六个阶段，每走完一次循环就是一个tick，并且还要注意的是node的事件循环运行在主线程。

1.2K2 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（一）

本书已更新到 pandas 2.0.0 和 Python 3.10。第 2 版和第 3 版之间的变化主要集中在将内容与自 2017 年以来 pandas 的变化保持最新。...pandas pandas提供了高级数据结构和函数，旨在使处理结构化或表格数据变得直观和灵活。自 2010 年出现以来，它已经帮助 Python 成为一个强大和高效的数据分析环境。...然后，我介绍了 pandas，并将本书的其余部分专注于应用 pandas、NumPy 和 matplotlib 进行数据分析主题（用于可视化）。...我不会在这里涵盖这些细节，但如果这与您的需求相关，我鼓励您在互联网上探索这个主题。图 2.1：Jupyter 笔记本首页要创建一个新笔记本，点击“New”按钮并选择“Python 3”选项。...(some_dict) In [210]: dict_iterator Out[210]: 迭代器是任何对象，在上下文中像for循环中使用时

1300 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭