尽量使用写文本方式存储数据(pandas 和 file write效率对比)

简介: 尽量使用写文本方式存储数据(pandas 和 file write效率对比)
  • 对比:使用 pandas 存储数据 VS 使用写文本 方式存储数据
import pandas as pd
import time
def pandasWrite():
    t0 = time.time()
    colname = [str(i) for i in range(550)]
    df = pd.DataFrame(columns=colname)
    for i in range(100):
        df.loc[len(df)] = dict(zip(colname, range(550)))
    t1 = time.time()
    df.to_csv("temp.csv")
    print("pandas 存储数据用时:", t1-t0)
    # print(df)
def fileWrite():
    t0 = time.time()
    colname = [str(i) for i in range(550)]
    with open("temp1.txt", 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\t'.join(x for x in colname))
        for i in range(100):
            f.write('\t'.join(str(x) for x in range(550))+'\n')
    t1 = time.time()
    print("写文本 存储数据用时:", t1-t0)
pandasWrite()
fileWrite()

输出:

pandas 存储数据用时: 4.545027494430542
写文本 存储数据用时: 0.03499293327331543

写文本方式,了 接近 130 倍

工作当中踩过的坑,浪费了大半天时间,大家注意!

目录
打赏
0
0
0
0
1
分享
相关文章
Pandas数据应用:自然语言处理
本文介绍Pandas在自然语言处理(NLP)中的应用,涵盖数据准备、文本预处理、分词、去除停用词等常见任务,并通过代码示例详细解释。同时,针对常见的报错如`MemoryError`、`ValueError`和`KeyError`提供了解决方案。适合初学者逐步掌握Pandas与NLP结合的技巧。
83 20
Pandas高级数据处理:数据流式计算
本文介绍了如何使用 Pandas 进行流式数据处理。流式计算能够实时处理不断流入的数据,适用于金融交易、物联网监控等场景。Pandas 虽然主要用于批处理,但通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 和使用生成器等方式,也能实现简单的流式计算。文章还详细讨论了内存溢出、数据类型不一致、数据丢失或重复及性能瓶颈等常见问题的解决方案,并建议在处理大规模数据时使用专门的流式计算框架。
153 100
Pandas高级数据处理:数据流式计算
Pandas数据应用:图像处理
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,主要用于处理结构化数据。尽管它不是专门为图像处理设计的,但可以利用其功能辅助图像处理任务。本文介绍如何使用 Pandas 进行图像处理,包括图像读取、显示、基本操作及常见问题解决方法。通过代码案例解释如何将图像转换为 DataFrame 格式,并探讨数据类型不匹配、内存溢出和颜色通道混淆等问题的解决方案。总结中指出,虽然 Pandas 可作为辅助工具,但在实际项目中建议结合专门的图像处理库如 OpenCV 等使用。
75 18
Pandas数据应用:客户流失预测
本文介绍如何使用Pandas进行客户流失预测,涵盖数据加载、预处理、特征工程和模型训练。通过解决常见问题(如文件路径错误、编码问题、列名不一致等),确保数据分析顺利进行。特征工程中创建新特征并转换数据类型,为模型训练做准备。最后,划分训练集与测试集,选择合适的机器学习算法构建模型,并讨论数据不平衡等问题的解决方案。掌握这些技巧有助于有效应对实际工作中的复杂情况。
150 95
Pandas数据应用:机器学习预处理
本文介绍如何使用Pandas进行机器学习数据预处理,涵盖数据加载、缺失值处理、类型转换、标准化与归一化及分类变量编码等内容。常见问题包括文件路径错误、编码不正确、数据类型不符、缺失值处理不当等。通过代码案例详细解释每一步骤,并提供解决方案,确保数据质量,提升模型性能。
159 88
Pandas数据应用:库存管理
本文介绍Pandas在库存管理中的应用,涵盖数据读取、清洗、查询及常见报错的解决方法。通过具体代码示例,讲解如何处理多样数据来源、格式不一致、缺失值和重复数据等问题,并解决KeyError、ValueError等常见错误,帮助提高库存管理效率和准确性。
113 72
Pandas高级数据处理:数据仪表板制作
《Pandas高级数据处理:数据仪表板制作》涵盖数据清洗、聚合、时间序列处理等技巧,解决常见错误如KeyError和内存溢出。通过多源数据整合、动态数据透视及可视化准备,结合性能优化与最佳实践,助你构建响应快速、数据精准的商业级数据仪表板。适合希望提升数据分析能力的开发者。
70 31
Pandas高级数据处理:数据仪表板制作
在数据分析中,面对庞大、多维度的数据集(如销售记录、用户行为日志),直接查看原始数据难以快速抓住重点。传统展示方式(如Excel表格)缺乏交互性和动态性,影响决策效率。为此,我们利用Python的Pandas库构建数据仪表板,具备数据聚合筛选、可视化图表生成和性能优化功能,帮助业务人员直观分析不同品类商品销量分布、省份销售额排名及日均订单量变化趋势,提升数据洞察力与决策效率。
34 12
Pandas高级数据处理:数据流式计算
在大数据时代,Pandas作为Python强大的数据分析库,在处理结构化数据方面表现出色。然而,面对海量数据时,如何实现高效的流式计算成为关键。本文探讨了Pandas在流式计算中的常见问题与挑战,如内存限制、性能瓶颈和数据一致性,并提供了详细的解决方案,包括使用`chunksize`分批读取、向量化操作及`dask`库等方法,帮助读者更好地应对大规模数据处理需求。
52 17
Pandas高级数据处理:数据报告生成
Pandas 是数据分析领域不可或缺的工具,支持多种文件格式的数据读取与写入、数据清洗、筛选与过滤。本文从基础到高级,介绍如何使用 Pandas 进行数据处理,并解决常见问题和报错,如数据类型不一致、时间格式解析错误、内存不足等。最后,通过数据汇总、可视化和报告导出,生成专业的数据报告,帮助你在实际工作中更加高效地处理数据。
24 8