Pandas dataframe CSV可减少磁盘大小

基础概念

Pandas DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，常用于数据分析和处理。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据交换格式，以纯文本形式存储表格数据。

优势

1. 压缩存储：CSV文件通常比原始数据占用更少的磁盘空间。
2. 易于阅读和编辑：CSV文件可以用任何文本编辑器打开和编辑。
3. 跨平台兼容性：CSV文件可以在不同的操作系统和软件之间轻松传输和使用。
4. 简单的数据导入导出：大多数数据处理软件和编程语言都支持CSV格式。

类型

CSV文件主要分为两种类型：

1. 标准CSV：使用逗号分隔数据。
2. TSV（Tab-Separated Values）：使用制表符分隔数据。

应用场景

CSV文件广泛应用于数据备份、数据交换、日志记录、配置文件等场景。

减少磁盘大小的方法

1. 数据类型优化：
   • 使用Pandas的astype()方法将数据类型转换为更节省空间的类型。例如，将整数类型从int64转换为int32。
   • 使用Pandas的astype()方法将数据类型转换为更节省空间的类型。例如，将整数类型从int64转换为int32。

• 去除空值：
  • 使用dropna()方法去除包含空值的行或列。
  • 使用dropna()方法去除包含空值的行或列。
• 压缩存储：
  • 使用Pandas的to_csv()方法时，可以设置compression参数来压缩CSV文件。
  • 使用Pandas的to_csv()方法时，可以设置compression参数来压缩CSV文件。

遇到的问题及解决方法

问题：CSV文件仍然占用大量磁盘空间

原因：

1. 数据中包含大量重复值或冗余信息。
2. 数据类型未优化，使用了较大的数据类型。

解决方法：

1. 使用数据清洗技术去除重复值和冗余信息。
2. 优化数据类型，使用更节省空间的数据类型。

# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 优化数据类型
df['A'] = df['A'].astype('int32')

问题：压缩后的CSV文件读取速度变慢

原因：

1. 压缩算法复杂度较高，导致解压时间增加。
2. 硬件性能限制，无法快速处理大文件。

解决方法：

1. 选择合适的压缩算法，如gzip、bz2等。
2. 使用分块读取技术，避免一次性加载整个文件。

import pandas as pd

# 分块读取压缩文件
chunksize = 1000
for chunk in pd.read_csv('output.csv.gz', compression='gzip', chunksize=chunksize):
    # 处理每个chunk
    print(chunk)

参考链接

• Pandas Documentation
• CSV File Format

通过以上方法，可以有效减少Pandas DataFrame导出的CSV文件在磁盘上的大小，并解决相关问题。