Какие существуют способы оптимизации чтения больших CSV файлов в pandas?

Несколько способов оптимизации чтения больших CSV-файлов в pandas:

• Использование параметра chunksize. 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
• Фильтрация только необходимых столбцов. sky.pro Также стоит предопределить типы данных для них, чтобы сократить объём используемой памяти. sky.pro
• Группировка и агрегация данных. sky.pro Методы groupby и агрегация эффективны для обработки и анализа данных по частям. sky.pro
• Использование распределённых вычислений. sky.pro Распределённые библиотеки, такие как dask.dataframe и modin, расширяют функциональность pandas, позволяя обрабатывать данные параллельно на разных процессорных ядрах или серверах. sky.pro
• Сжатие файла. saturncloud.io Сжатие значительно уменьшает размер CSV-файла, что помогает сократить объём памяти, необходимый для его загрузки в фрейм данных pandas. saturncloud.io