PANDAS中怎么读取速度大于0

在Pandas中读取速度大于0的数据，可以使用以下方法：

1. 使用read_csv()函数，并传入参数usecols来指定需要读取的列。例如，如果你只需要读取速度大于0的数据，则可以这样写：

   df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['speed'], dtype={'speed':float}, skiprows=lambda x: x>0 and float(x.split(',')[1])<=0)

这里的skiprows参数是一个函数，该函数将跳过第一行（因为第一行是标题行）以及速度小于等于0的行。

2. 如果数据文件中的数据很大，可以考虑使用分块读取的方法，即使用read_csv()函数的chunksize参数来读取数据文件的一部分。例如：

   chunks = pd.read_csv('data.csv', usecols=['speed'], dtype={'speed':float}, chunksize=1000000)
   
   df_list = []
   for chunk in chunks:
       df_list.append(chunk[chunk['speed']>0])
   
   df = pd.concat(df_list)

这里的chunksize参数指定每次读取1000000行数据，然后使用一个循环，逐个处理每个数据块，并将速度大于0的行添加到一个列表中。最后，使用concat()函数将所有处理过的数据块合并成一个DataFrame。