Python 在循环中连接数据帧的速度非常慢

我通过在for循环中连接来构建一个“主”数据帧

listdf是连接到数据帧之前进行预处理的临时列表。 我面临的问题是，随着循环迭代次数的增加，构建数据帧的过程变得越来越慢

我在这里进行了研究，基于这个建议，构建一个列表并最终将其连接到一个数据帧要快得多

然而，这种方法不起作用

interimdf.append(listdf)
df = pd.concat(interimdf)

我得到了这个错误

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'list'>'; only Series and DataFrame objs are valid

TypeError:无法连接类型为“”的对象；只有Series和DataFrame OBJ有效

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我如何解决这个问题。此外，还有另一种方法可以加快在循环中创建一个大数据帧的过程

您需要将数据帧附加到列表中，而不是数据作为列表

尝试：

然后在你的圈子之外

pd.concat(interimdf) 

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listdf的类型是什么<代码>类型（listdf）若要使其工作，listdf必须由pd.Series或pd.DataFrame创建。它属于listdf类型。我不确定这是否适用于您，但请查看您在此处的帖子。试一下这个方法，它工作得非常好。

interimdf.append（pd.DataFrame（listdf））

。燃烧得很快。早些时候，我花了3-4个小时来运行这个循环，现在不到一秒钟就完成了。谢谢。我很高兴这对你有用。是的，我会记得“二次复制”问题。我提交了一份解决方案。

interimdf.append(pd.DataFrame(listdf))

pd.concat(interimdf)