将数据打包成列表并放入dataframe(节省大量时间)
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for ip in range(len(index_plus)):
q_table = q_table.append(
pd.Series(
[row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5]], # [0,0,0,0,0,0] q_table值
index=q_table.columns, # Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')
name=str(index_plus[ip]), # state = {str}'[84, 50, 20, 87, 51, 21]'
)
)
此前采用的方式是通过循环逐条将数据写入,初始阶段运行速度尚可,但随着处理的推进,效率逐渐下降,最终每秒仅能写入约10k的数据量。
查阅相关资料后发现,根据某篇技术博客
[关于pandas的DataFr
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