PythonでCSVファイルを効率的に処理します
PythonでCSVファイルを効率的に処理するには、ビルトインCSVモジュールを単純なタスクに使用し、パンダとチャンクで大きなファイルを処理し、I/O操作を最適化し、メモリを効果的に管理します。 1）ファイル全体をメモリにロードせずに、軽量の読み取り/書き込みにCSVモジュールを使用します。 2）PandasのChunksizeパラメーターを使用して、管理可能な部分で大きなデータセットを処理し、フィルタリングやチャンクあたりの集約などの操作を適用します。 3）メモリの使用量を削減するために、DTYPEを使用してデータ型を指定します。 4）圧縮ファイル（例：.gz）を使用し、不必要なタイプ変換を回避してI/Oを高速化します。 5）結果を繰り返し追加するのではなく、結果をバルクで書き込みます。 6）複数のファイルのConcurrent.FuturesまたはMultiprocessingを使用して、タスクを並列化します。
PythonでCSVファイルを扱っているときは、特に大きなデータセットを操作するときに、効率的に時間とリソースを節約できます。重要なのは、メモリの使用と処理時間を最小限に抑える適切なツールとテクニックを使用することです。
単純なタスクには、組み込みのcsvモジュールを使用します
重いデータ操作なしでCSVファイルを簡単に読み取りまたは書き込むためには、組み込みのcsvモジュールは確かな選択です。軽量で、外部ライブラリは必要ありません。
CSVファイルを効率的に読み取る方法は次のとおりです。
CSVをインポートします
csvfileとしてopen（ 'data.csv'、newline = ''）
reader = csv.dictreader（csvfile）
読者の列のために：
print（row ['name']、row ['age']）このアプローチは一度に1行ずつ読み取られるため、メモリ効率が高くなります。必要なのは行をループして値を抽出することだけである場合、この方法はファイル全体をメモリにロードせずにうまく機能します。
ただし、タスクにデータのフィルタリング、ソート、または集約が含まれる場合は、代わりにPANDAを使用することを検討してください。
パンダを使用してチャンクで大きなファイルを処理します
Pandasは構造化されたデータを処理するのに強力ですが、非常に大きなCSVを使用して作業する場合、データセット全体をメモリにロードすることは実行不可能です。
これを処理するには、 pandas.read_csv()でchunksizeパラメーターを使用します。
- これにより、ファイルを管理可能な部分で処理できます。
- 各チャンクはデータフレームであるため、次のチャンクに進む前に、フィルタリング、集約、変換などの操作を適用できます。
例：
PDとしてパンダをインポートします
合計= 0
pd.read_csvのチャンク（ 'big_data.csv'、chunksize = 10000）：
Total = Chunk ['Sales']。sum（）
print（ "総売上："、合計）このようにして、一度にメモリに10,000行しか保持していないため、複雑な操作を許可しながらメモリの過負荷を防ぎます。
また、 dtypeパラメーターを使用して、各列の正しいデータ型を指定してください。たとえば、 dtype={'user_id': 'int32'}を使用すると、 int64などのデフォルトタイプと比較してメモリ消費量を大幅に削減できます。
I/O操作を最適化します
ディスクからの読み取りと書き込みは、ボトルネックになる可能性があります。ここに物事をスピードアップするためのいくつかのヒントがあります：
圧縮されたCSVファイル（
.gzなど）を使用します - Pandasは、最初にそれらを減圧する必要なく、圧縮形式の読み取りと書き込みをサポートします。pd.read_csv（ 'data.csv.gz'、compression = 'gzip'）
不必要な変換を避けます- CSVに一貫したフォーマットがある場合は、
low_memory=Falseを設定するか、列タイプを手動で宣言して自動型検出をスキップします。効率的にも記述します- データを出力するときは、CSVSに繰り返しアプリがあることを避けてください。代わりに、最初にすべての結果をメモリで処理して収集し、次に1回書き込みます。
複数のファイルを扱っている場合は、 concurrent.futuresまたはmultiprocessingを使用して、CPUコア間の読み取りタスクと処理を並列化することを検討してください。
効率は、仕事に適したツールを選択し、メモリとI/Oを管理する方法を知ることに要約されます。これらの方法を使用すると、ほとんどのCSVタスクをスムーズに処理できるはずです。
以上がPythonでCSVファイルを効率的に処理しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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