DataFrame高度碎片化的情况通常是由多次调用frame.insert引起的。很多博主提到：

DataFrame本身是一个可变对象，insert方法会修改DataFrame的内存结构，每次调用insert都会产

生内存拷贝，导致内存空间被分为多块并且不连续。因此，在循环中多次调用df.insert方法，会

导致DataFrame高度碎片化。python建议使用concat方法来合并DataFrame。

若你在for循环中使用了data.loc[index, 'column']，解决方法是先将结果添加到列表中，最后一

次性将列表加入到DataFrame中。

import pandas as pd

list1=[]
list2=[]
list3=[]

for index,row in data.iterrows():
    TR.appen(data1)
    pdi.append(data2)
    ndi.append(data3)

add = pd.DataFrame({'data1': list1,'data2': list2,'data3': list3})

df = pd.concat([df, add], axis=1)