Pandas实战：玩转数据加载技巧（附代码）

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已于 2024-01-19 15:22:09 修改 · 1.4k 阅读

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于 2024-01-10 23:11:44 首次发布

本文详细介绍了如何通过Pandas优化数据加载过程，包括数据类型转换、分块处理、选择性列加载、日期解析等，并强调了使用高效文件格式如Parquet和HDF5的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

大家好，高效的数据处理是使用Pandas的基石，特别是在处理大型数据集时。本文将重点介绍如何优化数据加载过程，这其中涵盖关键策略，如优化数据类型和使用分块加载，并深入探讨其他方法，如选择性列加载、指定日期列、使用转换器、跳过行、内存映射和选择高效的文件格式。每种方法都附有实用的代码示例，使大家能够轻松将这些技巧融入到工作流程中。

一、优化数据类型

选择高效的数据类型是减少内存使用和加快数据加载的关键方法。下表比较了常见的数据类型及其占用内存较少的替代方案：

代价较大的数据类型	高效的替代方案
int64	int32或int16
float64	float32
object	category（适用于有限唯一值）

虽然这些转换可以显著优化性能，但仍需谨慎。更改数据类型有时可能会导致意想不到的后果。

范围限制：

如果值超过int16的范围，将int64转换为int16可能会导致溢出。

import pandas as pd
import numpy as np
import logging

# 使用int64的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'int_column': [np.iinfo(np.int64).max, 100, 200]})
logging.warning(f'original dataframe is \n{df}')
# 尝试转换为int16
df['int_column'] = df['int_column'].astype('int16')
logging.warning(f'converted dataframe is \n{df}')

结果如下：