Python 将PyTable中的一些字段添加到dataFrame

我有一个Pytable，有12列。我想创建一个熊猫数据框，只包括其中的一部分，用于处理

PyTable相当长，大约有800-1000万行

我已经试过了，但由于某种原因，这个过程似乎非常缓慢

我将感谢任何帮助

这是我的尝试：

import tables as t
import pandas as pd

cols = ['sheet','channel','ChipID','V','I']
df = pd.DataFrame(columns=cols)

with t.open_file(talble, 'r') as pytable:
    tab = pytable.get_node('/test_data')
    index = 0
    for row in tab.where("(testResult == 1)"):
        df.loc[index] = [row['sheet'], row['channel'], row['AD0'], row['AD1']]
        index+=1

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请注意，对于我的dataFrame，我只对4列感兴趣，但是PyTable有10多列。

为什么不直接使用

选项卡中的迭代器。where

语句进入dataFrame的构造函数？然后，只需在末尾删除不需要的列。一次迭代一行并将行添加到数据帧中不是一种好方法。我以前考虑过这一点……但对数据帧的大小和

内存错误的关注让我选择了迭代解决方案……你怎么看？我仍然会在数据帧构造中使用迭代器。如果大小是一个问题，我会根据表分解查询，使其分块。一旦有了数据帧，您是否计划在内存中使用这些8mm行？