🌟pandas之pd.read_csv 优化 | 让读取速度飞起来！🚀
发布时间：2025-03-30 00:32:59来源：
在数据分析中，`pd.read_csv()` 是我们最常使用的函数之一。然而，当面对大文件时，它的速度可能会让人抓狂。今天就来分享几个优化小技巧，让你的 `pd.read_csv` 快到起飞！👇
首先，明确你真正需要的数据列。通过参数 `usecols` 只读取必要的列，可以显著减少内存占用和提升加载速度。例如：
```python
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['id', 'value'])
```
其次，合理设置分隔符和编码格式。如果默认分隔符或编码不对，会导致解析失败或耗时增加。比如使用 UTF-8 编码：
```python
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
```
最后，利用 `chunksize` 参数进行分块读取，适合处理超大文件。代码示例：
```python
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
process(chunk)
```
以上方法简单高效，快去试试吧！💡
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