复制
收藏
提问
简洁
1天前
用python读取几百万的数据，有什么方法提高读取效率
全网
文档
学术
百科
知识库
回答简洁模式
深入研究一些
数据读取优化
- 使用高效的库：考虑使用如Vaex这样的高性能库来处理大型数据集，它支持快速筛选、计算和可视化大数据，且不占用大量内存。6
- 分块读取：通过分块读取数据，可以减少一次性加载到内存中的数据量，从而提高读取效率。11
- 优化数据类型：在读取数据时，合理选择数据类型，例如将int64降级为int8，可以显著减少内存占用，提高处理速度。13
- 使用更快的Pandas库：选择使用优化过的Pandas库版本，可以提高数据处理速度。9
- 合理使用索引：在读取数据时，合理设置索引可以加快数据访问速度，尤其是在处理大型数据集时。11
- 避免不必要的迭代和类型转换：在数据处理过程中，减少不必要的数据类型转换和迭代操作，可以提高效率。11
- 内存优化读取：在读取大型CSV文件时，可以通过指定数据类型和使用合适的参数来优化内存使用，例如使用
dtype参数指定列的数据类型。12
你觉得结果怎么样？