Python 3.x 行旋转

我有一个包含5000行的timeseries数据帧（df_ohlc_OTF）。 我还有一个listner，它可以接收1乘1的行（df_latest_OTF_candle）。 当我收到一行时，我想删除最旧的一行，并将新的一行添加到数据帧中

现在，我使用一个Concat函数来执行此操作，如下所示：

if len(df_ohlc_OTF.index)>5000:
   df_ohlc_OTF = df_ohlc_OTF.drop(df_ohlc_OTF.index[0], axis='index') # remove oldest row
   df_ohlc_OTF = pd.concat([df_ohlc_OTF, df_latest_OTF_candle]) # append new row

我怎样才能加快这个过程？df_ohlc_OTF在我执行简单旋转时始终是相同的大小，我认为它不是很快，因为concat创建了我原始数据帧的副本

非常感谢任何帮助

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多亏了

一种更快的方法是将数据帧视为环形缓冲区。保留一个单独的计数器，说明哪个位置保存最旧的值，当新值出现时，只需替换最旧的行并增加计数器（数据帧长度的模化）

当然，这意味着，当您想要读取或使用数据帧时，您需要记住，它只按时间顺序分为两个块：一个块到计数器（旧数据），另一个块包括计数器（旧数据）。这可能会使一些计算变得有点棘手，但在大多数情况下，如果您需要性能，这可能是值得的。

谢谢！ 最终得到了这个快速解决方案： 更新索引值、排序索引、更新行值

if len(df_ohlc_OTF.index)>500: # rotate or append
   df_ohlc_OTF.rename(index={df_ohlc_OTF.index[0]:latest_OTF_candle.index[-1]}, inplace=True)
   df_ohlc_OTF.sort_index(inplace=True)
   df_ohlc_OTF.iloc[-1, [high, low, open, close]] = latest_OTF_candle.iloc[-1, [high, low, open, close]]