pd.read_csv加载太慢 如何提速

如果你在使用pandas的`read_csv`函数读取大型CSV文件时遇到性能问题，可以尝试以下几个优化技巧来提升速度：

1. **分块读取** (chunksize): 使用 `pd.read_csv()` 的 `iterator` 参数，并指定`chunksize`，一次只加载部分数据，然后逐块处理。例如：

   chunk_size = 10 ** 6  # 每次读取100万行
   chunks = []
   for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', iterator=True, chunksize=chunk_size):
       process(chunk)  # 在这里对每一小块数据进行处理

2. **内存映射文件** (`memory_map`): 对于特别大的文件，可以将其视为内存映射文件，这样就不必将整个文件加载到内存中。使用`mmap`模块配合`numpy`处理：

   import numpy as np
   with open('large_file.csv', 'r') as f:
       data = np.fromfile(f, dtype=np.float32, count=-1)
       # 数据处理...

3. **并行化处理** (Dask DataFrame 或 joblib): 对于大数据集，考虑使用分布式计算工具如 Dask 来并行读取和处理数据。

4. **硬件加速** (如 SSD 硬盘): 如果数据存储在固态硬盘上，相比传统的机械硬盘，读取速度会大大提高。

5. **减少数据转换**: 尽量避免在读取过程中进行复杂的转换操作，因为这可能会显著增加处理时间。

6. **优化列选择**: 只读取你需要的数据列，避免不必要的数据加载。

记住，在优化之前，先确认是否有足够的磁盘空间和内存可用。