Какие методы существуют для обработки больших объемов данных в CSV-файлах?

Несколько методов для обработки больших объёмов данных в CSV-файлах:

• Использование параметра chunksize в pandas. sky.pro Он позволяет обрабатывать данные по частям, избегая загрузки всего содержимого файла в память сразу. sky.pro
• Использование контекстного менеджера. sky.pro С его помощью можно автоматически освобождать использованные ресурсы после обработки файла. sky.pro
• Минимизация объёма памяти. sky.pro Для этого нужно отфильтровать только необходимые столбцы и предопределить их типы данных. sky.pro
• Использование распределённых вычислений. sky.pro Распределённые df-библиотеки, такие как dask.dataframe и modin, расширяют функциональность pandas, позволяя обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. sky.pro
• Промежуточное сохранение в формате Pickle. sky.pro Если предстоит выполнить многократные операции над данными, стоит временно сохранять чанки в этом формате. sky.pro
• Отслеживание времени выполнения. sky.pro Регулярный контроль времени выполнения операций поможет выявлять и оптимизировать узкие места. sky.pro
• Использование индексов при чтении файла. sky.pro Это значительно облегчит дальнейший поиск и обработку данных. sky.pro

Также для обработки больших CSV-файлов можно использовать базы данных, например MySQL или PostgreSQL. ru.stackoverflow.com Они с лёгкостью обрабатывают данные, которые не помещаются в памяти, и поддерживают индексацию, что может значительно ускорить обработку. ru.stackoverflow.com