将大量的数据范围列表组合到一个数据范围中,而不会遇到内存错误



我有一个庞大的dataframe(时间序列)列表(列表中的5500个条目和每个条目的750 x 2大小)。如何将其集合到单个数据框架中而不遇到内存错误?

我尝试使用pandas.merge,pandas.concat,但没有任何工作

您没有提供任何代码,所以我不知道您的设置是什么样的,但是请考虑下面的概念。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                    index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                    'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                    'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                    'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                    index=[8, 9, 10, 11])

frames = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(frames)
print(result)

最新更新