问题描述： 已知Excel文件“电影导演演员.xlsx”中内容如下所示，后台发送消息“20220119”下载文件： 编写程序，读取Excel文件中的数据，分析共同参演电影数量最多的两个演员，也就是关系最好的两个演员...，要求尽可能多地使用Pandas来完成任务。
本篇文章会给大家系统的分享千万级数据如何写入到 mysql，分为两个场景，三种方式。 一、场景一：数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具的导入向导功能。...支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。...方式二： pandas ➕ sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。...总结 pymysql 方法用时12分47秒，耗时还是比较长的，代码量大，而 pandas 仅需五行代码就实现了这个需求，只用了4分钟左右。 最后补充下，方式一需要提前建表，方式二则不需要。...如果还觉得速度慢的小伙伴，可以考虑加入多进程、多线程。
说到Python处理大数据集，可能会第一时间想到Numpy或者Pandas。 这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。...而Pandas的特点就是很适合做数据处理，比如读写、转换、连接、去重、分组聚合、时间序列、可视化等等，但Pandas的特点是效率略低，不擅长数值计算。...目前前言，最多人使用的Python数据处理库仍然是pandas，这里重点说说它读取大数据的一般方式。 Pandas读取大数据集可以采用chunking分块读取的方式，用多少读取多少，不会太占用内存。...import pandas as pd # 设置分块大小，例如每次读取 10000 行 chunksize = 10000 # 使用 chunksize 参数分块读取 CSV 文件...chunk 写入不同的文件，或者对 chunk 进行某种计算并保存结果 但使用分块读取时也要注意，不要在循环内部进行大量计算或内存密集型的操作，否则可能会消耗过多的内存或降低性能。
前言 在Python的数据科学和分析领域，Pandas库是处理和分析数据的强大工具。 pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV（逗号分隔值）文件的函数之一。...DataFrame是一个二维标签化数据结构，你可以将其想象为一个Excel表格，而Series则是一维的标签化数组。...3.4 读取大文件 对于大文件，可以使用chunksize参数分块读取： chunk_size = 1000 # 每块1000行 chunks = pd.read_csv('large_data.csv...数据类型转换：在读取数据时，Pandas可能无法自动识别数据类型，这时可以通过dtype参数指定。 性能考虑：对于非常大的CSV文件，考虑使用分块读取或优化数据处理流程以提高性能。...总结 Hello，各位看官老爷们好，我已经建立了CSDN技术交流群，如果你很感兴趣，可以私信我加入我的社群。
数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取...使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',
数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载...使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1， how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID'， index='TIME'， columns='TYPE'，
数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载...使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...△ 交易/查询比例饼图 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns
数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G.../查询比例饼图： 将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns
| 数据读取 启动IPython notebook，加载pylab环境： ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个","，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图： total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE',
Python知识点分享：pandas–read_csv()用法详解 摘要 pandas 是 Python 数据分析的必备库，而 read_csv() 函数则是其最常用的函数之一。...引言 在数据分析的过程中，我们经常需要从CSV文件中读取数据，而 pandas 库提供的 read_csv() 函数正是这一操作的利器。...正文 基本用法 首先，让我们了解 read_csv() 的基本用法： import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') print...(df.head()) 上述代码中，我们导入了 pandas 库，并使用 read_csv() 函数读取名为 data.csv 的文件，并输出其前五行数据。...处理大文件时，可以分块读取以节省内存： # 分块读取大文件 chunk_size = 10000 for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size
然而，最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优化数据类型来减少内存使用 当使用Pandas从文件里加载数据的时候，如果不提前设定，通常会自动推断数据类型。...在我处理大部分表征年、月或日的整型数据的时候，我最近通常会使用这种方法进行分析： 使用Pandas加载文件并明确数据类型（图片来自作者） 对于特定的案例，明确数据类型会让使用内存大大减少。...请注意上述例子中用到的pandas类型pandas.Int16Dtype来使包含缺失值的列数据强制转换成整型数据。...将数据分块 当数据太大以至于与内存不相符，你可以使用Pandas的chunksize选项来将数据集分块，而非处理一大整块数据。...翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。 在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大。...本文将介绍其中三种使用 Pandas 处理大规模数据集的技术。 压 缩 第一种技术是数据压缩。压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件，而是以压缩格式在内存中存储数据。...这时可使用有损压缩，权衡内存占用而牺牲数据百分之百的准确性。 有损压缩有两种方式，即修改数值和抽样。...索引 vs 分块 分块需读取所有数据，而索引只需读取部分数据。 上面的函数加载了每个分块中的所有行，但我们只关心其中的一个州，这导致大量的额外开销。...但是在资源受限的情况下，可以使用 Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。其中的可用技术包括压缩、索引和数据分块。
Pandas进行处理，如果你在某个时间点只是想加载这个数据集的一部分，可以使用分块方法。...此时的解决方法，就是创建一个可供搜索的索引，使用SQLite就能轻松解决。 第一个方法：分块 来设想一个具体的示例：你要参加某个竞选，为此，你找到了一个CSV文件，里面包含你所在城市每个选民的信息。...现在，Pandas的DataFrame对象中有索引，但是必须要将数据读入内存，然而CSV文件太大了，内存无法容纳，于是，你想到，可以只载入你关注的记录。 这就是第一个方法，进行分块。...SQLite将数据保存在独立的文件中，你必须管理一个SQLite数据文件，而不是CSV文件了。 用SQLite存储数据 下面演示一下如何用Pandas操作SQLite： 1....50多倍的加速 那个CSV文件供给70,000行记录，原来花费了574ms，现在只用了10ms。 提速50多倍，这是因为，只需要加载我们关心的行，而不是CSV文件中的每一行。
/c/talkingdata-adtracking-fraud-detection ），使用到其对应的训练集，这是一个大小有7.01G的csv文件。...下面我们将循序渐进地探索在内存开销和计算时间成本之间寻求平衡，首先我们不做任何优化，直接使用pandas的read_csv()来读取train.csv文件： import pandas as pd raw...这样一来我们后续想要开展进一步的分析可是说是不可能的，因为随便一个小操作就有可能会因为中间过程大量的临时变量而撑爆内存，导致死机蓝屏，所以我们第一步要做的是降低数据框所占的内存： 「指定数据类型以节省内存...： 图8 如果有的情况下我们即使优化了数据精度又筛选了要读入的列，数据量依然很大的话，我们还可以以分块读入的方式来处理数据： 「分块读取分析数据」 利用chunksize参数，我们可以为指定的数据集创建分块读取...，从始至终我们都可以保持较低的内存负载压力，并且一样完成了所需的分析任务，同样的思想，如果你觉得上面分块处理的方式有些费事，那下面我们就来上大招： 「利用dask替代pandas进行数据分析」 dask
为了节省时间和完整介绍分批读入数据的功能，这里以test数据集为例演示。其实就是使用pandas读取数据集时加入参数chunksize。 ?...我用这些方法，把超过100GB 的数据， 压缩到了64GB 甚至32GB 的内存大小。 快来看看这三个妙招吧。 数据分块 csv 格式是一种易储存， 易更改并且用户易读取的格式。...pandas 有read_csv ()方法来上传数据，存储为CSV 格式。当遇到CSV 文件过大，导致内存不足的问题该怎么办呢？试试强大的pandas 工具吧！我们先把整个文件拆分成小块。...Chunksize是指pandas 一次能读取到多少行csv文件。这个当然也是建立在RAM 内存容量的基础上。...即便我们想看到更精确的数据， 16位浮点数已经足够了。 我们往往会在读取数据的时候， 设置数据类型，而不是保留数据原类型。 那样的话，会浪费掉部分内存。
在C-S体系中，服务器承担着巨大的责任，需要处理大量的客户端请求，如文件下载请求，这种体系之间**客户端不能直接通信**，而是通过服务器传达。...若服务器要向客户端发送一个大文件，长度为L，比如视频文件。服务器需要将文件发送给每个客户端端，服务器的负担是**N*L**。服务器承受了极大的负担，并且消耗了巨大的带宽。 !...(就是服务器) * 种子(.torrent文件)：包含文件分块信息，例如一个500M的文件分为500份，文件就存储了500份片段文件的信息。还有tracker地址，就是真正服务器的地址。...* C：读取到文件中的tracker地址，与tracker建立连接并发送需要下载的文件的标识。tracker接收到后将该客户端加入洪流，就是将IP加入列表中。...若连接上了，就询问对方拥有那些分块，需要哪个分块，然后相互传输。 总之，BT的工作方式就是一句话：人人为我，我为人人。
Pandas提供了很多功能来处理不同类型的数据，比如下面的例子中，就可以用astype方法将字符串转为整数数据： import pandas as pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv...例如下面的例子中，我们可以通过pivot_table方法将数据透视为更加易于分析的形式： import pandas as pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv'...例如下面的例子中，我们可以使用merge方法将两个数据集中的信息合并在一起： import pandas as pd #读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('data1.csv') df2...，可以采用分块处理或者利用向量化运算等方法进行优化。...例如下面的例子中，我们可以使用chunksize参数来分块处理数据： import pandas as pd #使用chunksize参数读取CSV文件并分块处理 for chunk in pd.read_csv
，其中 name就是解压之后，文件的名称(包含路径)，而SHA1-Digets就是对文件的内容提取摘要之后 进行Base64之后生成的字符串内容。...因为上面的MANIFEST.MF ，CERT.SF ,CERT.RSA是对apk解压之后的每个单独文件进行校验，但是我们增减的channel_xiaomi.txt是在生成渠道包之后，重新加入进去的，所以...方式二：利用zip文件的文件格式，我们可以在文件最后的部分的comment(注释)中加入自己的渠道信息，然后再app中去读去zip文件的comment里面的内容，读去到对应的渠道号。...APK 签名分块 为了保持与 v1 APK 格式向后兼容，v2 及更高版本的 APK 签名会存储在“APK 签名分块”内，该分块是为了支持 APK 签名方案 v2 而引入的一个新容器。...在 APK 文件中，“APK 签名分块”位于“ZIP 中央目录”（位于文件末尾）之前并紧邻该部分。 该分块包含多个“ID-值”对，所采用的封装方式有助于更轻松地在 APK 中找到该分块。
在写入大文件时，mc 会使用 Multipart API 来将文件分块上传到 S3 接口，而只能单线程写入到 POSIX。...JuiceFS 在大文件的顺序写也会自动将文件分块并并发写入到 MinIO 中，因此与直接写 MinIO 性能相当。...而 S3FS 默认先是单线程写入到缓存盘，然后再分块写入到 MinIO 中，这会耗费更多写入时间。...在写入文件时，数据虽然也经由 FUSE 层处理，但 JuiceFS 通过高并发、缓存、数据分块等技术降低了与底层对象存储之间的通信开销，一次性处理更多文件的读写请求，从而减少了等待时间和传输延迟。...结论 以上数据表明，把对象存储作为底层，在其上实现 POSIX 接口不一定会损失性能，不论是写大文件还是小文件，JuiceFS 的性能与直接写 MinIO 是相当的，并没有因为访问 POSIX 而损失底层对象存储的性能
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