在读取csv时嵌套的if，有没有可能让它更快？
在读取CSV时嵌套的if语句可以通过以下几种方式来优化提升速度：
- 使用更高效的CSV解析库：传统的CSV解析库在处理大型CSV文件时可能会比较慢，可以考虑使用一些高性能的CSV解析库，如Pandas库中的read_csv函数，它使用C语言实现，速度较快。
- 使用并行处理：如果CSV文件较大且计算密集型，可以考虑使用并行处理来加速读取过程。可以将CSV文件分成多个部分，使用多个线程或进程同时读取和处理，然后合并结果。
- 减少if语句的嵌套层级：尽量避免过多的if语句嵌套，可以通过重构代码逻辑，使用更简洁的判断条件来减少嵌套层级，从而提高执行效率。
- 使用索引或哈希表：如果需要根据某些条件进行查找或筛选，可以使用索引或哈希表来加速查找过程。可以将CSV文件中的某些字段作为索引或哈希表的键，以便快速定位和访问数据。
- 优化硬件环境：如果读取CSV文件的速度仍然较慢，可以考虑优化硬件环境，如使用更快的存储设备（如SSD），增加内存容量等，以提高读取速度。
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1回答
运行得很好，但是它能让它变得更快，代码更短吗？我只是好奇，但想学点东西更快地工作:)reader = csv.reader(open(file, 'r', newline=''),和示例.csv0 smth1 smth smth smth
1 smth2 -
浏览 1提问于2017-07-15得票数 0
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for _, line in df.iterrows():
浏览 0提问于2019-03-15得票数 0
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浏览 1提问于2011-01-17得票数 1
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5回答
有效读取csv文件的最后一行
、、、、
有没有一种高效的C或C++方法来读取CSV文件的最后一行？朴素的方法包括读取整个文件，然后转到最后。有没有更快的方法可以做到这一点(特别是当CSV文件很大时)？
浏览 4提问于2013-05-27得票数 3
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df = pd.read_csv('http://pastebin.c
浏览 1提问于2016-12-18得票数 24
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Loadtime wit
浏览 23提问于2021-09-27得票数 2
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datalist<-c(datalist,sapply(
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浏览 0提问于2014-07-09得票数 1
我刚接触Knockout (几天)，正在尝试修改一个嵌套了可排序列表的页面以使用它。对于在Knockout中使用可排序列表，我在这里找到了一个很好的答案：前面提到的解决方案中的</e
浏览 3提问于2013-03-22得票数 2
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我有一个包含数亿行(是的，大数据)的.csv文件，我想使用Python删除它的最后一行。我确实知道一些遵循读取-删除-重写过程的方法。例如，使用pandas库，pd.read_csv()首先读取它，使用.drop()删除最后一行，然后使用.to_csv()覆盖/重写文件。这是可行的，但是太慢了，因为这个文件包含数亿行……那么，有没有一种简单直接的方法，可
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我需要做一些数据处理和转换来替换大列表对象中列表的一些值。我使用以下函数替换值：def reformat_csv_data(csv_content): if csv_content_row: # Check if)
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我计划使用Scrapy抓取本地网站获取大量数据，并将其存储在文件中。然后，我计划解析该文件，并将一些数据放在SQL数据库中。我的计算机会使用较少的CPU和RAM来读取和解析一个大的CSV文件或JSON文件吗？不管是哪种方式，哪种方法对我的机器的负担更小？
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有没有更快的方法在SQL Server中使用python/pandas插入CSV文件？
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我已经搜索了类似的问题，但我没有找到任何关于这个问题的讨论。有没有什么限制可以解释为什么屏幕阅读器不能访问网页？有没有办法允许这样做呢？
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我有大量的csv文件，我需要.xls格式。是否可以使用宏运行批处理转换，或者最好使用另一种语言执行？ LoopEnd Function
编辑:这些文件是.txt文件，格式为csv
浏览 7提问于2012-05-29得票数 3
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Br，？
浏览 3提问于2021-06-30得票数 0
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