碰巧有一个 850MB 的 CSV 文件,这是使用 Pandas 加载它的默认方式: ## 更新pandas!pip3 install --upgrade pandas import pandas as pddf = pd.read_csv("large.csv") 下面是 旧的pandas版本 代码读数据所消耗时间 0m13.245s 使用pyarrow读csv 2022年1月
pyarrow: 使用 PyArrow 作为数据类型后端。 示例: import pandas as pd # 读取 Excel 文件,使用默认的 numpy 后端 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 读取 Excel 文件,使用 pyarrow 后端 df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype_backend='pyarrow') engine_kwargs: 描述: 用于传递给底层读取...
可以帮助Pandas/PyArrow和他们的服务之间的集成。CSV读取示例：现在还不可能，但这里有一个变通方法，我们...
read_csv的基本功能就是将csv文件转化为DataFrame或者是TextParser,还支持可选地将文件迭代或分解为块。 import numpy as npimport pandas as pddf_csv=pd.read_csv('user_info.csv') 二、参数说明和代码演示 以下为官方文档,文字实在是太多了推荐直接点目录看: pandas.read_csv 首先我们将逐个了解每个参数的功...
CSV & 文本文件 用于读取文本文件(也称为平面文件)的主要函数是 read_csv()。查看食谱以获取一些高级策略。 解析选项 read_csv() 接受以下常见参数: 基本 filepath_or_buffervarious 要么是文件的路径(str,pathlib.Path,或 py:py._path.local.LocalPath),URL(包括 http、ftp 和 S3 地址),或具有 read() 方...
PyArrow 功能 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/pyarrow.html pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括: 与NumPy 相比,拥有更广泛的数据类型 对所有数据类型支持缺失数据(NA) 高性能 IO 读取器集成 便于与基于 Apache Arrow 规范的其他数据框架库(例如 polars、cuDF)进行互操作性 ...
PyArrow 还提供了已集成到几个 pandas IO 读取器中的 IO 读取功能。以下函数提供了一个 engine 关键字,可以调度到 PyArrow 以加速从 IO 源读取。 read_csv() read_json() read_orc() read_feather() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [51]: import io In [52]: data = io.Str...
pyarrow ](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/io.html#io-msgpack) ) read_pickle | 读取 Python pickle 格式中存储的任意对象 read_sas | 读取存储于 SAS 系统自定义存储格式的 SAS 数据集 read_sql | (使用 SQLAlchemy)读取 SQL 查询结果为 pandas 的 DataFrame ...
frompyarrowimportcsvtable=csv.read_csv("../sec1-intro/yellow_tripdata_2020-01.csv.gz")tot_bytes=0fornameintable.column_names:col_bytes=table[name].nbytescol_type=table[name].typeprint(name,col_bytes//(1024**2))tot_bytes+=col_bytesprint("Total",tot_bytes//(1024**2)) ...
pd.read_csv(my_file,dtype_backend="numpy_nullable") 更新:请注意,此语法自 2.0 beta 版本以来已更新。 请注意,大多数read_xxx函数都支持可空 dtype,但并非全部。在此处了解更多信息:https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v2.0.0.html#argument-dtype-backend-to-return-pyarrow-backed-or-numpy-backed...