插入新值的最佳方式

Question

我想使用pandas数据框来跟踪我将在交易日下载的一些市场数据。

假设我要记录AAPL和GOOG的价格。我首先创建一个数据帧：

prices = DataFrame(columns = ['AAPL', 'GOOG']) 

假设第一个数据点在时间t1进入，AAPL的价格为555.0。然后在几秒钟之后的t2，售价为430.0。

其中一个当然不能做到：

prices['AAPL'][t1] = 555.0
prices['GOOG'][t2] = 430.0

除了拉动索引，修改它，重新索引数据帧然后插入每个标量价格时，pandas中是否有一种简单/快速的方法来实现这一目标？

Answer 1

检查set_value方法（如果大小突变，则返回对新对象的引用）。但是不要指望它很快（与嵌套字典相比）：

In [7]: prices
Out[7]: 
Empty DataFrame
Columns: array([AAPL, GOOG], dtype=object)
Index: array([], dtype=object)

In [8]: prices = prices.set_value(t1, 'AAPL', 5)

In [9]: prices
Out[9]: 
                            AAPL  GOOG
2012-04-12 18:02:28.178331     5   NaN

最好在某个时候添加一个方法，以便通过在末尾粘贴数据来更有效地调整DataFrame的大小（NumPy确实有这方面的工具）。