除了 pandas 和 dask 之外，还有什么更快的读取大数据集和应用行式操作的方法？

Question

我正在编写一个代码，我需要根据大 table 的每一行填充一组数据结构。现在，我正在使用 pandas 读取数据并进行一些基本的数据验证预处理。但是，当我进入流程的其余部分并将数据放入相应的数据结构时，需要相当长的时间才能完成循环并填充我的数据结构。例如，在下面的代码中，我有一个包含 15 M 条记录的 table。 Table 有三列，我根据每一行创建一个 foo() 对象并将其添加到列表中。

# Profile.csv 
# Index    | Name | Family| DB
# ---------|------|-------|----------
# 0.       | Jane | Doe   | 08/23/1977
# ...
# 15000000 | Jhon | Doe   | 01/01/2000

class foo():
    def __init__(self, name, last, bd):
        self.name = name
        self.last = last
        self.bd = bd

def populate(row, my_list):
    my_list.append(foo(*row))

# reading the csv file and formatting the date column
df = pd.read_csv('Profile.csv')
df['DB'] = pd.to_datetime(df['DB'],'%Y-%m-%d')

# using apply to create an foo() object and add it to the list
my_list = []
gf.apply(populate, axis=1, args=(my_list,))

所以在使用 pandas 将字符串日期转换为日期对象之后，我只需要遍历 DataFrame 来创建我的对象并将它们添加到列表中。这个过程非常耗时（在我的真实示例中，它甚至花费了更多时间，因为我的数据结构更复杂并且我有更多的列）。所以，我想知道在这种情况下增加我的运行时间的最佳做法是什么。我什至应该使用 pandas 来阅读我的大 table 并逐行处理它们吗？

Answer 1

使用文件句柄会更快：

input_file = "profile.csv"
sep=";"
my_list = []
with open(input_file) as fh:
    cols = {}
    for i, col in enumerate(fh.readline().strip().split(sep)):
        cols[col] = i
    for line in fh:
        line = line.strip().split(sep)
        date = line[cols["DB"]].split("/")
        date = [date[2], date[0], date[1]]
        line[cols["DB"]] = "-".join(date)
        populate(line, my_list)

Answer 2

对于这种情况有多种方法，但是，最快和最有效的方法是尽可能使用矢量化。我在此 post 中使用矢量化演示的示例的解决方案如下：

my_list = [foo(*args) for args in zip(df["Name"],df["Family"],df["BD"])]

如果无法进行矢量化，将数据帧转换为字典可以显着提高性能。对于当前示例，if 将类似于：

my_list = []
dc = df.to_dict()
for i, j in dc.items():
    my_list.append(foo(dc["Name"][i], dc["Family"][i], dc["BD"][i]))

如果结构和流程的类型更复杂，最后一个解决方案特别有效。

除了 pandas 和 dask 之外，还有什么更快的读取大数据集和应用行式操作的方法？

What are faster ways of reading big data set and apply row wise operations other than pandas and dask?

python-3.x

database

bigdata

apply

rowwise