要从弹性滚动结果更快地构建pandas数据框,可以采取以下几种方法:
import pandas as pd
# 弹性滚动结果
rolling_result = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 使用DataFrame构造函数构建数据框
df = pd.DataFrame(rolling_result, columns=['A', 'B', 'C'])
# 输出数据框
print(df)
import pandas as pd
# 弹性滚动结果
rolling_result = {'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]}
# 使用字典推导式构建数据框
df = pd.DataFrame({k: pd.Series(v) for k, v in rolling_result.items()})
# 输出数据框
print(df)
import pandas as pd
# 弹性滚动结果
rolling_result_1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=['A', 'B', 'C'])
rolling_result_2 = pd.DataFrame([[4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])
rolling_result_3 = pd.DataFrame([[7, 8, 9]], columns=['A', 'B', 'C'])
# 使用concat函数合并数据框
df = pd.concat([rolling_result_1, rolling_result_2, rolling_result_3], ignore_index=True)
# 输出数据框
print(df)
在使用这些方法构建数据框时,可以根据具体需求选择适合的方法。根据数据的结构和规模,不同的方法可能会有不同的效率和性能。此外,还可以考虑使用其他pandas提供的高级功能和技术来优化构建数据框的速度和效果。
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