Pandas to_csv() 缓慢保存大型数据帧答案

【问题标题】：Pandas to_csv() slow saving large dataframePandas to_csv() 缓慢保存大型数据帧
【发布时间】：2017-04-01 07:34:56
【问题描述】：

我猜这是一个简单的解决方法，但我遇到了一个问题，即使用 to_csv() 函数将 pandas 数据帧保存到 csv 文件需要将近一个小时。我将 anaconda python 2.7.12 与 pandas (0.19.1) 一起使用。

import os
import glob
import pandas as pd

src_files = glob.glob(os.path.join('/my/path', "*.csv.gz"))

# 1 - Takes 2 min to read 20m records from 30 files
for file_ in sorted(src_files):
    stage = pd.DataFrame()
    iter_csv = pd.read_csv(file_
                     , sep=','
                     , index_col=False
                     , header=0
                     , low_memory=False
                     , iterator=True
                     , chunksize=100000
                     , compression='gzip'
                     , memory_map=True
                     , encoding='utf-8')

    df = pd.concat([chunk for chunk in iter_csv])
    stage = stage.append(df, ignore_index=True)

# 2 - Takes 55 min to write 20m records from one dataframe
stage.to_csv('output.csv'
             , sep='|'
             , header=True
             , index=False
             , chunksize=100000
             , encoding='utf-8')

del stage

我已确认硬件和内存正常工作，但这些表相当宽（约 100 列），主要包含数字（十进制）数据。

谢谢，

【问题讨论】：

硬件瓶颈。密切关注您的磁盘吞吐量，并检查是否有空的磁盘空间。
正如我所提到的，我确实检查了磁盘空间，并且可以以预期的速度将大文件复制到驱动器。另外，我应该提到我正在写入 SSD（三星 950）
尝试不使用chunksize kwag... 这可能是很多事情，例如报价、价值转换等。尝试profile 看看它大部分时间都花在了哪里。
有什么更新吗？我最近遇到了类似的问题
我在 pci express 上有一个 ssd 并面临同样的问题。在这种情况下，硬件不应该是瓶颈......

标签： python csv pandas dataframe

【解决方案1】：

您正在读取压缩文件并写入纯文本文件。可能是 IO 瓶颈。

写入压缩文件可以将写入速度提高 10 倍

    stage.to_csv('output.csv.gz'
         , sep='|'
         , header=True
         , index=False
         , chunksize=100000
         , compression='gzip'
         , encoding='utf-8')

此外，您可以尝试不同的块大小和压缩方法（“bz2”、“xz”）。

【讨论】：

Frane，解决方案无效。花费的时间仍然保持不变
@ShreeshaN 你有什么时间？执行to_csv 方法还是整个脚本？
to_csv 的执行
@ShreeshaN 你在说什么大小和时间？查看 hdf 格式的替代方案。如果您需要文本/csv，请查看 stackoverflow.com/a/54617862/6646912 在他的评论中提到的问题。
感谢您提供的替代方案。我试过 hdf 格式，to_hdf() 超级快。保存一个包含 40 万条记录的 600mb 文件需要 4 秒，而 to_csv 即使在使用块和压缩之后也需要 220 秒。谢谢

【解决方案2】：

添加我的小见解，因为“gzip”替代方案对我不起作用 - 尝试使用 to_hdf 方法。这大大减少了写入时间！（对于 100MB 的文件，不到一秒 - CSV 选项在 30-55 秒之间执行此操作）

stage.to_hdf(r'path/file.h5', key='stage', mode='w')

【讨论】：

这个解决方案对我有用，而 .gz 解决方案没有任何区别。 .to_hdf 方法在 13 秒内写出 1.5GB。 .to_csv 花费的时间太长，即使 Frane 建议进行更改
是的，.gz 解决方案对 5GB 的文件大小没有影响
我从 .to_csv 的 4 分钟到 .to_hdf 的 8 秒！！！！谢谢@amir-f !!

【解决方案3】：

您说“[...] 主要是数字（十进制）数据。”。你有时间和/或日期的列吗？

当它只有数字/字符串值时，我在几秒钟内保存了一个 8 GB 的 CSV，但保存一个包含两个 Dates 列的 500 MB CSV 需要 20 分钟。所以，我建议在保存之前将每个日期列转换为字符串。下面的命令就足够了：

df['Column'] = df['Column'].astype(str)

希望这个回答对你有帮助。

P.S.：我知道保存为.hdf 文件解决了这个问题。但是，有时我们确实需要一个.csv 文件。

【讨论】：

还可以处理您可能需要的 NaT 值 df['Column'].astype(str).replace('NaT', '')