pandas数据量过大时卡慢

最新推荐文章于 2025-03-26 11:00:00 发布
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分类专栏： 性能 文章标签： linux
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本文分享了在处理28万行数据时遇到的问题：使用Python的Pandas库导致程序卡顿。文中提到作者未深入研究Pandas的工作原理，而是选择放弃使用该库并手动维护结果集的方法。

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pandas数据量过大时卡慢

笔者在处理28w行数据，想将数据用python pandas库处理，发现卡住了。

未深入探索pandas机制。临时去掉该库的使用，手动维护一个结果集。

DS：《Pandas局限: Dask, Ray, Modin, Vaex, RAPIDS.如何更快地处理更多的数据？CPU多线程/GPU并行/计算集群-巧妙算法(懒惰计算和内存/并行编程》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-05 947
​ DS：《Scaling Pandas: Dask, Ray, Modin, Vaex, RAPIDS.如何更快地处理更多的数据？CPU多线程/GPU并行/计算集群-巧妙算法/并行编程》的翻译与解读 DS：《Scaling Pandas: Comparing Dask, Ray, Modin, Vaex, and RAPIDS.How can you process more data quicker?如何更快地处理更多的数据？CPU多线程/GPU高效并行/多台计算集群-巧妙算法/并行编程》的翻译与解读
python读取大智慧数据_大智慧数据读取接口 大智慧股票本地数据读取接口
weixin_39883079的博客
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大智慧数据读取接口 大智慧股票本地数据读取接口时间：2020-7-28 1:42:29 点击：核心提示：所属分类：C资源描述：组件方法和属性说明：（1）方法GetData语法：public string[,] GetData(string dataType, string code,int iRecor...所属分类：C资源描述：组件方法和属性说明：（1）方法GetData语法：public st...
【Python】Pandas处理数据太慢，来试试Polars吧！
m0_54252387的博客
08-05 443
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。如果你的数据集对于Pandas来说太大，对于Spark来说太小，那么Polars便是你可以考虑的一个选择。当然，Pandas目前历时12年，已经形成了很成熟的生态，支持很多其它的数据分析库。当然Pandas也是有不足之处的，比如不具备多处理器，处理较大的数据集速度很慢。安装成功后，开始测试，比较Pandas和Polars处理数据的情况。...
高效使用Pandas：提升数据处理速度的七个技巧
最新发布
Xianxiancq的博客
03-26 803
这些不是“知道更好”的技巧，而是写出高效 Pandas 代码与写出普通代码的区别。如果你在处理金融数据、清理脏乱的 CSV 文件或处理数十万行数据，这七个技巧将为你的工作流程节省宝贵的时间。
Pandas处理数据太慢，来试试Polars吧！
张俊红的个人博客
06-17 362
很多人在学习数据分析的时候，肯定都会用到Pandas这个库，非常的实用！从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。Pandas最初发布于2008年，使用Python、Cython和C编写的。是一个超级强大、快速和易于使用的Python库，用于数据分析和处理。当然Pandas也是有不足...
pandas读取大批量数据报错情况，处理方法
yiweiwei516的博客
06-01 483
pandas.read_table报错情况处理
Pandas处理大数据的性能优化技巧
abackcab的博客
03-21 1088
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助数据生成为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的Python包。这里我们直接使用它“”"“”"“”"我们创建了一个100万行的DF。
Python处理数据常见问题解决方案（2）Dataframe使用 append()添加大量数据时效率变低，处理时间过长，无法接受。
weixin_42132740的博客
01-28 3882
问题描述： 在用python给dataframe添加数据的过程中，我们经常使用append()方法往dataframe中一行一行的添加数据。但是当数据过多时，append()方法效率变得地下。近期笔者需要处理350,000行的数据，需要对其中的每一行做处理，组装成新的一行，再使用append()把新组装的一行添加至新的dataframe。 在MacBook上用Pycharm运行了8个小时，只append()了约110,000行，这个速度是无法接受的。所以需要找到一种更快的组装dataframe的方法。 解决
Python学习：numpy库 数据量太大出现Memory Error问题的解决方法汇总
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背景：今天同事写代码，用python读取一个四五百兆的文件，然后做一串逻辑上很直观的处理。结果处理了一天还没有出来结果。问题出在哪里呢？解决：1. 同事打印了在不同时间点的时间，在需要的地方插入如下代码:print time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))发现一个规律，执行速度到后面时间越来越长，也就是处理速度越来...
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上一篇文章 写的是处理GB级数据时datatable比pandas会更高效，但是datatable使用起来毕竟不如pandas来的顺手。所以今天准备介绍pandas的三个...
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通过优化数据类型、使用向量化操作、减少内存占用、并行处理以及升级硬件和软件等措施，我们可以显著提高数据处理速度并提升分析效率。Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了快速、灵活且富有表现力的数据结构，使数据清洗、转换、分析等操作变得简单高效。方法可以实现数据的分组聚合操作，它可以根据一个或多个列对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数（如求和、平均值、最大值、最小值等）。Pandas支持对数据进行各种转换操作，如列的重命名、数据类型的转换、字符串处理、数值计算等。参数进行分块读取数据；
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devid008的博客
05-18 3127
作为数据分析工作者,我们每天都要处理大量数据,这时Pandas等工具的读取性能也就备受关注。因此,如果是读取整个表的数据,建议使用此方法。可以通过SQL先过滤和筛选出需要的字段和数据,然后再读取到Pandas。这可以最大限度减少读取的数据量,加快读取速度。在读取数据时指定chunksize参数,这会将数据分块读取到Pandas,而不是将整个数据集载入内存。在SQL查询中仅选择需要的列,避免读取无关列的数据。指定index_col参数可以跳过某一列的数据读取,这能减少读取的数据量,提高速度。
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CIFAR-10数据集Python版本快速下载指南
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