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:
WARNING:root:original dataframe is