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这是一个创建于 1829 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
DataFrame 的 append 操作每次都会返回一个全新的对象，势必会有大量的内存拷贝，这样岂不是会严重拉胯新能，还是说有新的姿势构造 DataFrame 。小白跪求大佬赐教。
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lewinlan 2021 年 1 月 8 日 via Android
我记得有一个参数，可以指定原地操作。
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wuwukai007 2021 年 1 月 8 日 via Android
concat
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bilibilifi 2021 年 1 月 8 日 via iPhone
list 里搞好了再转？我记得 dataframe 为了优化性能会把数据放在连续的内存里
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nthhdy 2021 年 1 月 8 日
我不了解啊，瞎说的。但我感觉它不会拷贝内存的，有可能是写时复制的。可以读下源码看看。
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crystom 2021 年 1 月 8 日
懒操作吧
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allAboutDbmss 2021 年 1 月 8 日
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milkpuff 2021 年 1 月 9 日
pandas 直接操作非常慢，一般拼接都 append 到 list 里面，最后一次性 concat 。
pandas 索引、切片、拼接、赋值等都不适合频繁调用，转换成 numpy 效率可以极大提升 |
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Rorysky 2021 年 1 月 9 日
猛男都直接用原生数据类型
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myCupOfTea 2021 年 1 月 9 日
数据量太大确实会有性能问题啊
底层是 numpy 吧,numpy concat 数据量大的阵列确实会很慢 |
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lithiumii 2021 年 1 月 9 日 via Android
append 确实慢
如果是一堆小 df 建议 concat 一个 list 如果是一行一行的可以每行先存成一个 dict 然后 append 到 list 里，最后转成 df |
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shuangchengsun OP @bilibilifi 我现在的数据阵列是 rows 是一亿五千万左右，columns 是 12，有点太庞大了，用 list 的话能撑住么？
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shuangchengsun OP @allAboutDbmss 谢谢推荐，我去看看这个工具
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shuangchengsun OP @myCupOfTea 数据量确实很大，rows 差不多一亿五千万的样子。
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shuangchengsun OP @lithiumii 感谢指导，我这就去试试。
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outoftimeerror 2021 年 1 月 9 日
用 spark dataframe
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volvo007 2021 年 1 月 9 日
@shuangchengsun list 存的是对象指针，不是实际的对象……
对于这个体量的数据，可以考虑用 vaex 这个库 如果上下文操作不复杂且需要持久化的话，强烈安利 PostgreSQL 数据库来处理，超好用，真香 |
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weeevv 2021 年 1 月 9 日
Dask 或者直接上数据库吧。
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dlsflh 2021 年 1 月 9 日 via Android
试试看并行的 pandas modin ？
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ElliotQi 2021 年 1 月 9 日
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shuangchengsun OP @volvo007 感谢指导
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