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悠悠楠杉

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2026-01-12

Pandas数据处理：高效添加新行、去重与ID序列维护最佳实践，pandas去重操作
Pandas数据处理：高效添加新行、去重与ID序列维护最佳实践，pandas去重操作
正文：在数据分析中，Pandas是Python生态的核心工具，但面对大规模数据时，不当操作可能导致性能瓶颈。本文聚焦三个高频场景：动态添加新行、数据去重逻辑优化，以及ID序列的自动化维护，通过对比不同方案的性能差异，提供工业级解决方案。一、高效添加新行的两种策略直接使用df.append()或逐行添加会显著降低性能，尤其数据量超过万级时。推荐以下方法：1. 预分配内存合并通过列表暂存新数据，最后用pd.concat()一次性合并：new_rows = [] for item in data_stream: new_rows.append({"col1": item.value1, "col2": item.value2}) df = pd.concat([df, pd.DataFrame(new_rows)], ignore_index=True) 优势：减少内存碎片，速度比逐行添加快10倍以上。2. 字典转DataFrame若新数据为结构化字典，直接转换为DataFrame再合并：new_data = {"col1": [1, 2, 3], "col2"...
2026年01月12日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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