Эффективно создавать Pandas DataFrame из большого списка кортежей/строк

Я унаследовал файл данных, сохраненный в формате Stata.dta. Я могу загрузить его с помощьюscikits.statsmodelsgenfromdta()функция. Это помещает мои данные в 1 -размерный массив NumPy, где каждая запись представляет собой строку данных, хранящуюся в 24 -кортеже.

In [2]: st_time = time.time(); initialload = sm.iolib.genfromdta("/home/myfile.dta"); ed_time = time.time(); print (ed_time - st_time)
666.523324013

In [3]: type(initialload)
Out[3]: numpy.ndarray

In [4]: initialload.shape
Out[4]: (4809584,)

In [5]: initialload[0]
Out[5]: (19901130.0, 289.0, 1990.0, 12.0, 19901231.0, 18.0, 40301000.0, 'GB', 18242.0, -2.368063, 1.0, 1.7783716290878204, 4379.355, 66.17669677734375, -999.0, -999.0, -0.60000002, -999.0, -999.0, -999.0, -999.0, -999.0, 0.2, 371.0)

Мне любопытно, есть ли эффективный способ организовать это в Pandas DataFrame. Из того, что я читал, создание строки DataFrame -по строке -кажется довольно неэффективным... но каковы мои варианты?

Я написал довольно медленный первый -проход, который просто считывает каждый кортеж как один -ряд DataFrame и добавляет его. Просто интересно, известно ли что-нибудь еще лучше.