我有for90,000次迭代的循环。每次迭代都做一行，在循环结束时，我想对dataframe所有90K行都使用a。
我现在的操作方式如下-在每次迭代中，我将行存储为一个dataframe名为“ sum_df”，并用于concat将每一行插入到被dataframe调用的中output_df。像下面-
output_df = pd.concat([output_df, sum_df], sort=False)
但是，此concat功能似乎效率低下，并降低了执行速度。有什么更好的方法呢？
我行存储为一个
dataframe，并使用concat每一行插入dataframe叫output_df。
您的预处理是效率低下的原因。相对于附加到列表列表而言，串联数据帧是昂贵的。因此，请勿将每一行存储为一个数据框。假设您可以将“行”转换为一个列表：
LoL = []
for item in some_iterable:
lst = func(item) # func is a function which returns a list from item
LoL.append(lst) # append to list of lists
df = pd.DataFrame(LoL) # construct dataframe from list of lists
或更简洁地说：
df = pd.DataFrame([func(item) for item in some_iterable])
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