import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义一个线程类,用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作,可以根据实际需求进行修改 return result def open_file_dialog(): filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) return filename def process_csv_file(filename): try: # 读取大文件,并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 print(pd.__version__) df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True,low_memory=False) # 创建线程池,并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] # 获取所有线程的处理结果 results = [thread.result() for thread in threads] # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat(results) print(result) except Exception as e: print("Error:", e) if __name__ == "__main__": filename = open_file_dialog() if filename: process_csv_file(filename)优化
时间: 2023-12-12 10:02:24 浏览: 56
这段代码是用于处理大型CSV文件的,但存在一些可以优化的地方:
1. MyThread 类的 run 方法应该返回处理结果,而不是直接打印结果,因为打印操作会阻塞线程。修改方式如下:
```
def run(self):
# 在这里对每个DataFrame块进行处理
result = self.df.apply() # 示例操作,可以根据实际需求进行修改
return result
```
2. 执行线程池操作时,可以使用 `submit` 方法的返回值来获取每个线程的处理结果,而不需要在线程类中调用 `result` 方法。修改方式如下:
```
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator]
results = [f.result() for f in futures]
```
3. 在使用 Pandas 读取大型CSV文件时,可以设置 `usecols` 参数来只读取需要的列,以减少内存占用。例如:
```
df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True, low_memory=False, usecols=["col1", "col2"])
```
4. 如果 DataFrame 的处理操作比较耗时,可以使用 Pandas 的 `progress_apply` 方法来显示进度条,以便用户了解处理进度。例如:
```
from tqdm import tqdm
def process(df):
# 在这里对每个DataFrame块进行处理
result = df.apply() # 示例操作,可以根据实际需求进行修改
return result
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = [executor.submit(process, df) for df in df_iterator]
results = [f.result() for f in tqdm(futures)]
```
以上是一些可以优化的地方,希望能对你有所帮助。
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