可以通过以下方式实现:
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000000, 10)
# 初始化数据帧
df = pd.DataFrame(data)
import pandas as pd
# 初始化空数据帧
df = pd.DataFrame()
# 逐行添加数据
for i in range(1000000):
row = {'col1': value1, 'col2': value2, ...} # 替换value1、value2等为实际的数值
df = df.append(row, ignore_index=True)
import pandas as pd
# 从CSV文件读取数据并初始化数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')
以上是初始化一个非常大的pandas数据帧的几种常见方法。对于大规模数据处理,可以考虑使用分布式计算框架如Dask或Apache Spark来处理数据。腾讯云提供了云原生的大数据计算服务TencentDB for TDSQL、TencentDB for Redis等,可以根据具体需求选择适合的产品。
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