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...
df.to_csv('data.csv', index=False) # 写入耗时:38.2秒 df.to_parquet('data.parquet', engine='pyarrow') # 写入耗时:2.1秒 # 读取速度对比 %timeit pd.read_csv('data.csv') # 12.4秒 ± 568ms %timeit pd.read_parquet('data.parquet') # 0.73秒 ± 28ms 格式选择建议: CSV:适合<100MB数据...
df_csv=pd.read_csv(r'C:\Users\10799\test-python\user_info.csv',usecols=[0,2]) df_csv=pd.read_csv(r'C:\Users\10799\test-python\user_info.csv',header=0,names=['id','time','name1','name2','name3','name4','name5','name6'],usecols=['id','name1']) df_csv=pd.read_c...
ACCESS_KEY)AWS有一个项目（AWS Data Wrangler），可以帮助Pandas/PyArrow和他们的服务之间的集成。CSV...
importiodata="""date,id20/12/2025,a,b31/12/2020,c"""df=pd.read_csv(io.StringIO(data),parse_dates=["date"],dayfirst=True,dtype_backend="pyarrow")df.dtypes# date string[pyarrow_numpy]# id large_string[pyarrow] Issue Description ...
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 要使用此功能,请确保您已经安装了最低支持的 PyArrow 版本。
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...
pandasI/O API 是一组顶级reader函数,如pandas.read_csv()通常返回一个 pandas 对象。相应的writer函数是对象方法,如DataFrame.to_csv()。下面是包含可用reader和writer的表格。 这里是一些 IO 方法的非正式性能比较。 注意 对于使用StringIO类的示例,请确保在 Python 3 中导入它时使用from io import StringIO。
pd.read_csv('file_name.csv') 同样地,我们比较了使用NumPy和PyArrow作为后端读取CSV文件的速度。结果显示,使用PyArrow后端读取CSV文件的速度比使用NumPy快约2倍。结论Pandas 2.0通过引入PyArrow作为新的后端选项,实现了显著的速度提升。通过我们的评测,可以看到使用PyArrow后端创建数据框和读取CSV文件的速度比使用NumPy快...