memory_map 布尔值,默认为 False 如果为filepath_or_buffer提供了文件路径,则直接将文件对象映射到内存,并直接从那里访问数据。使用此选项可以提高性能,因为不再有任何 I/O 开销。 NA 和缺失数据处理 na_values 标量、字符串、类似列表或字典,默认为None 附加字符串识别为 NA/NaN。如果传递了字典,则为每列指定...
memory_map: boolean, default False 如果使用的文件在内存内,那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。
quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None, on_bad_lines='error', delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None, dtype_backend=_NoDefault.no_default...
memory_map:将文件对象直接映射到内存中,并直接从那里访问数据。 In [6]: %%time # let's define a function to avoid creating unnecessary variable def load_data_chunk(filepath, chunksize =500000, iterator = True, engine = 'c', memory_map = True): chunk_df = [x for x in pd.read_csv(f...
如果可以使用向量化，那么任何操作都应该优先使用它。对于迭代操作可以优先使用itertuples、apply或map等方法。还有一些单独的Python包，如dask、vaex、koalas等，它们都是构建在pandas之上或承担类似的功能，也可以进行尝试。https://avoid.overfit.cn/post/d38401bd97e2442d89a9099ec260bfac 作者：Okan Yenigün ...
bad_lines=None**,** delim_whitespace=False**,** low_memory=True**,** memory_map=False**,** float_precision=None**,** storage_options=None**)** read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件)...
lineterminator=None,quotechar='"',quoting=0,doublequote=True,escapechar=None,comment=None,encoding=None,encoding_errors='strict',dialect=None,error_bad_lines=None,warn_bad_lines=None,on_bad_lines=None,delim_whitespace=False,low_memory=True,memory_map=False,float_precision=None,storage_options=None...
str=...,quoting:int=...,doublequote:bool=...,escapechar:str|None=...,comment:str|None=...,encoding:str|None=...,dialect:str|None=...,error_bad_lines:bool=...,warn_bad_lines:bool=...,delim_whitespace:bool=...,low_memory:bool=...,memory_map:bool=...,float_precision:str|...
memory_map=False, float_precision=None ) 常用参数: filepath_or_buffer :str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 ...
read_parquet('path/to/your/file.parquet', memory_map=True) 并行读取:如果你的数据集非常大,并且你的系统有多个核心,你可以考虑并行读取以提高性能。通过设置use_threads参数为True,pandas将使用多个线程来读取数据。例如: data = pd.read_parquet('path/to/your/file.parquet', use_threads=True) 调整批量...