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...
deep=False)#2000000#categoricaldf["Car"].memory_usage(index=False, deep=False)#8000000df["Car"] = df["Car"].astype('category')df["Car"].memory_usage(index=False, deep=False)#1000364或者在文件读取过程中直接指定数据类型。dtypes
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...
core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null object 2 C 3 non-null bool dtypes: bool(1), int64(1), object(1) memory usage: 251.0+ bytes describ...
compression='infer', thousands=None, decimal: str = '.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, floa...
decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precisio...
B) Pandas Dataframe + 使用pandas chunksize, engine, iterator and memory_map 参数节省内存 C) Dask Dataframe D) Datatable Library E) Modin-Dask/Ray Library F) 其他并行处理库 : swifter, pandaral-lel, dispy, multiprocessing, joblib and many more. ...
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...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
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)...