Pandas более эффективен, чем модуль csv для ETL

Я написал несколько скриптов на Python, которые загружают CSV-файлы с сотнями тысяч строк в базу данных. Он отлично работает, но мне было интересно, эффективнее ли использовать модуль csv для извлечения csv в виде списка списков, чем создание фрейма данных pandas?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
674
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Pandas DataFrame определенно более эффективен с точки зрения памяти, чем обычные списки Python.

Вы должны использовать Pandas.

Посмотрите слайды выступления Джеффри Тратнер Панды под капотом

Я просто сравниваю несколько ключевых моментов между использованием панд и подходов со списками:

  • DataFrames имеют гибкий интерфейс. Если вы выбрали простой подход со списком Pythons, вам нужно будет создать необходимые функции самостоятельно.
  • Многие процедуры обработки чисел в пандах реализованы на C или с использованием специализированных числовых библиотек (Numpy), которые всегда будут быстрее, чем код, который вы напишете в своих списках.
  • Решение использовать списки также будет означать, что с большими списками данных макет памяти будет снижать производительность, в отличие от Dataframe, где данные разделены на блоки одного и того же типа.
  • Pandas Dataframe имеет индексы, которые помогают вам легко искать / комбинировать / разделять данные в зависимости от выбранных вами условий. Индексы реализованы на C и специализированы для каждого типа данных.
  • Pandas может легко читать / записывать данные в разные форматы

Есть гораздо больше преимуществ, о которых я, вероятно, даже не знаю. Ключевой момент: Не изобретайте велосипед, используйте правильные инструменты, если они у вас есть

Другие вопросы по теме