Pandas分块读取技术：高效处理大数据的秘密武器
Pandas分块读取技术：高效处理大数据的秘密武器
问题所在
想象一下，试图将一加仑水倒入一个杯子。这是不可能的——大部分水都会溢出来。在处理超出计算机内存容量的数据时，也会遇到同样的问题。当尝试一次性加载庞大的数据集时，计算机可能会崩溃或运行极其缓慢。
简单解决方案：分块读取数据
Python中流行的数据分析库Pandas提供了一个智能解决方案——不是一次性读取所有数据，而是分小块读取。这种方法就像一次喝一杯水，而不是一口气喝下整加仑——既可行又高效。
工作原理
当使用pd.read_csv("large_file.csv", chunksize=10000)时，Pandas不会立即加载整个文件。相反：
- 它打开文件但只读取一小部分（本例中为10,000行）
- 处理这些行
- 然后继续处理下一个10,000行
- 重复此过程直到处理完整个文件
这创造了一个稳定的数据流，而不是一次性的数据洪流。
为什么这种方法更好
减少内存使用
考虑一个22GB的CSV文件——正常读取至少需要22GB的RAM。使用分块技术，可能在任何时刻只需要几百兆字节的内存。
实际上可能更快
令人惊讶的是，分块读取有时比一次性读取整个文件更快。当计算机内存不足时，它会开始使用速度慢得多的硬盘作为虚拟内存，造成严重的性能瓶颈。分块读取避免了这个问题。