python - 从文本文件中读取数据并将其分配给数据框的最快方法是什么？

Question

我想通过读取文本文件来创建一个多索引DataFrame。创建多索引然后使用 df.loc[[],[]] 从文本文件向其分配数据，或者将行连接到 DataFrame 是否更快？ > 并在末尾设置 DataFrame 的索引？或者，使用列表或 dict 来存储从文件中读取的数据，然后从中创建一个 DataFrame 是否更快？是否有更 pythonic 或更快的选项？

示例文本文件:

A = 1
 B = 1
  C data
  0 1
  1 2
A = 1
 B = 2
  C data
  1 3
  2 4
A = 2
 B = 1
  C data
  0 5
  2 6

输出数据框:

A B C data
1 1 0 1
    1 2
1 2 1 3
    2 4
2 1 0 5
    2 6

1 月 18 日更新: 这链接到 How to parse complex text files using Python?我还写了一个blog article explaining how to parse complex files to beginners .

Answer 1

在 pandas 中逐元素查找是一项昂贵的操作，按索引对齐也是如此。我会将所有内容读入数组，创建一个值的 DataFrame，然后直接设置层次索引。如果可以避免追加或查找，通常会快得多。

这是一个示例结果，假设您有一个包含所有内容的二维数组数据集:

In [106]: dataset
Out[106]: 
array([[1, 1, 0, 1],
       [1, 1, 1, 2],
       [1, 2, 1, 3],
       [1, 2, 2, 4],
       [2, 1, 0, 5],
       [2, 1, 2, 6]])

In [107]: pd.DataFrame(dataset,columns=['A','B','C', 'data']).set_index(['A', 'B', 'C'])
     ...: 
Out[107]: 
       data
A B C      
1 1 0     1
    1     2
  2 1     3
    2     4
2 1 0     5
    2     6

In [108]: data_values = dataset[:, 3] 
     ...: data_index = pd.MultiIndex.from_arrays( dataset[:,:3].T, names=list('ABC'))
     ...: pd.DataFrame(data_values, columns=['data'], index=data_index)
     ...: 
Out[108]: 
       data
A B C      
1 1 0     1
    1     2
  2 1     3
    2     4
2 1 0     5
    2     6

In [109]: %timeit pd.DataFrame(dataset,columns=['A','B','C', 'data']).set_index(['A', 'B', 'C'])
%%timeit
1000 loops, best of 3: 1.75 ms per loop

In [110]: %%timeit
     ...: data_values = dataset[:, 3] 
     ...: data_index = pd.MultiIndex.from_arrays( dataset[:,:3].T, names=list('ABC'))
     ...: pd.DataFrame(data_values, columns=['data'], index=data_index)
     ...: 
1000 loops, best of 3: 642 µs per loop