Pandas的to_csv()方法在保存大型数据框时速度较慢

在本文中，我们将介绍当使用Pandas的to_csv()方法保存大型数据框时，遇到的速度较慢的问题，并提供可能的解决方法。

数据框和to_csv方法

Pandas是一个用于数据分析的Python库，可用于创建和处理数据框。数据框是一个二维表格，具有行和列，类似于电子表格。Pandas具有一个名为to_csv()的方法，可将数据框保存为CSV（逗号分隔值）文件，可在多种应用程序中使用。

使用to_csv()方法保存数据框时，通常会将数据框输出到文件中，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df.to_csv('data.csv')

上述代码将数据框df保存到名为data.csv的文件中。这很方便，因为您可以随时加载数据框。但是当数据框很大时，Pandas的to_csv()方法可能会非常缓慢。

to_csv()方法速度慢的可能原因

当to_csv()方法保存大型数据框时，其速度变慢的主要原因可能是磁盘空间不足以保存在RAM中的所有数据，从而需要使用虚拟内存。将数据写入磁盘比将数据存储在RAM中慢得多，因此to_csv()方法的速度会减慢。

但是还有其他可能的原因：

写入文件是单线程进行的。这可能会导致I/O瓶颈，尤其是当使用机械硬盘时。
使用默认参数保存CSV文件。默认情况下，to_csv()方法使用逗号分隔值（comma-separated values）并将数据框的索引写入CSV文件。这些选项可能会增加文件大小和保存时间。
如果数据框包含NaN（或缺失值），则to_csv()方法可能会将它们保存为字符串“NaN”，这会导致文件更大。

如何提高to_csv()方法的速度？

有几种方法可以提高to_csv()方法的速度。下面是其中一些可能的解决方案：

使用文件模式：打开文件，然后使用循环逐行将数据添加到CSV文件中。这比将整个数据框写入CSV文件快得多。

with open('data.csv', 'w') as f:
    for index, row in df.iterrows():
        f.write(f'{row["col1"]},{row["col2"]}\n')

更改参数：to_csv()方法有许多有用的参数，可以更改以提高速度。例如，使用参数sep =’\t’来将数据框保存为制表符分隔值文件，这通常比使用逗号分隔值快。您还可以将参数index = False传递给to_csv()方法，以便在保存数据框时不包含索引。

df.to_csv('data.tsv', sep='\t', index=False)

处理NaN值：如果数据框包含NaN值，则可以使用参数na_rep = ”来将NaN值转换为空字符串。

df.to_csv('data.csv', na_rep='')

并行处理：如果计算机具有多个CPU，则可以使用并行技术将数据框拆分为多个部分，然后同时写入多个CSV文件。

import multiprocessing as mp
def write_csv(args):
    filename, data = args
    data.to_csv(filename, index=False)

pool = mp.Pool(processes=4)
dataframes = np.array_split(df, 4)
filenames = [f'data{i}.csv' for i in range(4)]
results = pool.map(write_csv, zip(filenames,dataframes))