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
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) 注:不能为空 filepath_or_buf...
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...
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...
decimal='.', keep_default_na=True, skipinitialspace=False,skiprows=None, skipfooter=0, encoding=None, engine='c', comment=None, quoting=None, doublequote=True, quotechar='"', escapechar=None, nrows=None, dayfirst=False, date_parser=None, memory_map=False, float_precision=None, storage_opt...
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...
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 ...
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. ...
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...
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...