对DataFrame的数据进行添加时，数据量过多而造成的，虽然结果还是有的，但是一直报错，很烦
问题代码：
data = pd.read_table('D:/1wangyong\pytorchtrains\zhengqi_train01.txt')
res = []
res01 = []
data01 = {}
data02 = {}
for key in data:
res.append(key)
for i in range(0,len(res)-2):
data[res[i]+"+"+res[i+1]] = data[res[i]]+data[res[i+1]] #代码报错的点
代码所示，我想做机器学习训练的时候，简单做一下数据增强，就直接搞了一个for循环，因为数据量过大显示出错
解决方法如下
1、先用新的字典把数据增强部分的数据存储到新的字典
data02 = {}
for i in range(0,len(res)-2):
data02[res[i]+"*"+res[i+1]] = data[res[i]]*data[res[i+1]]2、将字典转换成DataFrame
data03 = pd.DataFrame(data02)3、合并各个DataFrame
data = pd.concat([data,data03],axis=1)4、检查结果文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-560131.html
for key in data:
res01.append(key)
print(res01)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-560131.html
到了这里，关于PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented. This is usually the result of calling frame.inse的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
