如何利用Pandas加速大量CSV文件的读取?

如何利用Pandas加速大量CSV文件的读取?

pandas高效批量读取csv文件

处理大量CSV文件时,逐个读取效率低下。 为了加速数据加载,我们可以使用Pandas的pd.concat()函数同时读取所有文件。

以下代码展示了如何实现:

import globimport pandas as pdimport os# 获取指定目录下所有CSV文件路径filenames = glob.glob(os.path.join(inputdir, "*.csv"))# 使用列表推导式批量读取CSV文件frames = [pd.read_csv(filename) for filename in filenames]# 合并所有DataFramedftable = pd.concat(frames)

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这种方法显著提高了读取速度,尤其适用于包含大量数据的文件集。

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