pandas append性能问题

实际场景：向pandas.Dataframe中添加n条数据

利用pandas.append方法一条一条向其中添加数据，很慢(我向pandas.Dataframe中添加16*715条数据，pc跑了一晚上)

解决方法：利用list将数据封装好，然后再一起加入pandas中

测试样例：

import randomimport timeitimport pandas as pddef func1():aa = []for x in xrange(200):aa.append([random.randint(0, 1000) for r in xrange(5)])pdaa = pd.DataFrame(aa)def func2():pdbb = pd.DataFrame()for y in xrange(200):pdbb[y] = pd.Series([random.randint(0, 1000) for r in xrange(5)])t1 = timeit.timeit(stmt=func1, number=1000)t2 = timeit.timeit(stmt=func2, number=1000)print t1, t2

参考文献：http://www.cppblog.com/huyutian/articles/211535.html