Pandas实战:玩转数据加载技巧(附代码)

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。

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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 
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