從別人的論文里找到要用的數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)自己做過(guò)濾

搗鼓了兩天覺(jué)得代碼太慢開始用pandas做處理

不得不說(shuō)最大的感觸就是 pandas 以及numpy在一定程度上在還原MATLAB

比如MATLAB中利用邏輯值取數(shù)、元素的用法，pandas中有幾乎一樣的方法

test:

同時(shí)pandas中有很多很好用的方法，猜測(cè)使用了很多哈希值

但是pandas同numpy一樣，增量添加很慢

也就是pandas適用于 已經(jīng)確定size的數(shù)據(jù)的讀取操作非常友好，但是把兩個(gè)dataframe合并，是很慢的操作

實(shí)際上先做了數(shù)據(jù)的拷貝再進(jìn)行的拼接，可想而知是多慢了

而Python里的list是一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組，比較適合用于動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的情況，比如append，+，extends這樣的方法

總之記住只對(duì)dataframe進(jìn)行讀取就夠啦

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最后寫代碼的時(shí)候 對(duì)于for循環(huán)要小心！！！

想清楚這個(gè)代碼是不是在循環(huán)里面還是外面！！

把要在循環(huán)外面的代碼先寫著！！

比如這次把生成dataframe的兩行代碼寫了for循環(huán)里面

查了好幾遍才發(fā)現(xiàn)！！ 真的很費(fèi)時(shí)間！！

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時(shí)間的寶貴使人進(jìn)步。

加油。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python处理千万级数据的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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