pandas 处理数据慢，求好方法

想过把这些数据导入数据库处理，但是类似 1234,2345,3122,3442 的数据找不到一个好的对应的数据格式

spark 处理完了写进数据库

read 的时候用 chunkize，此时 df 本质是生成器，然后去迭代读；另外 pandas 有 str.split()内置方法

遇事不决，上 C++。
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讲道理你这 54 万行而已，Python for line 都能解决，为啥一定要 pandas dataframe。

@ipwx 主要是时间太长了，c++时间也没减下来

@zky001 这样的话我觉得你程序哪里肯定写的不太好。

首先一点可以明确的就是，别的任何其他方案能做到的，C++ 一定也能做到。
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54 万行真的不多，C++ 的话不要用 iostream/fstream，用 fopen/fscanf 甚至是 open/read 然后手工解析。

肯定能优化好的。

可以试试 dask，话说 54 万行用 apply 不至于这么慢吧

Python for 循环绝对要不了那么久，碰巧我刚才处理了一个 200 多万行的文本文件，为什么一分钟不到就处理完了。

肯定是代码算法逻辑有问题,不可能那么久

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(["1234, 2341, 3412, 3123"]*10, columns=["just_a_column"])
ret = data.just_a_column.str.split(", ", expand=True)

54 万行不多，跑那么久不太应该，可以看看优化一下代码。

一行大概多长啊？ 再发下代码吧。我本地生成了 100W 行数据，split 然后写入另外一个文件，10 秒钟就完事

pandas 0.25 的 explode 了解一下

楼主可以发一行数据出来看看

pd.read_csv('file_name', sep=','), 这样不就可以了吗...

放代码上来，我猜是你不断地 df.append(df)了，pandas 每次生成一个新 df 都会巨慢无比，但是 54w 行也就算个毛毛雨

dataframe 的 map 方法，试一下

用 gpu 跑

N 卡有 cuda，A 卡不太清楚

Emeditor 正则表达式 了解一下

肯定是你的程序逻辑有问题，你是不是实际上遍历了 54w*54w 次...

@AX5N 实际遍历了 54 万次，但是对每一行都要进行一次裁剪拼加 dataframe 的操作，就很耗时

@qianc1990 这个数据中列向量还有中文，中文中也有各种逗号，pd 直接读进来会把中文中的逗号也切片进来占用其他数据列

不要一行行拼，对一列统一操作的时候，可以用 map 或者 pandas 的 apply 这种方法，很久没写过 pandas 的了，具体的细节有点忘记，每行都这样操作 df 肯定慢

@dongxiao 这个是建立了一个新 dataframe，出来的是裁剪处理后的，可以直接 concat 到原 dataframe 上吗，还要到另一个几十万行的文件中把"1234, 2341, 3412, 3123"这些转换成对应中文

一列数据是类似 1234,2345,3122,3442 这样的一个字符串，我要把这列数据分割成四列数据，分完后再进另一个去查找，之前写的逻辑代码类似如下：
for u in range(0,products.shape[0]):
start=time.time()
cat1=products.catIds[u].split(',')[0]
#print(categories[categories['catId']==int(cat1)].index[0])
category1=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat1)].index[0]]
cat2=products.catIds[u].split(',')[1]
category2=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat2)].index[0]]
cat3=products.catIds[u].split(',')[-1]
category3=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat3)].index[0]]
df=df.append({"catIds":products.catIds[u],"cat1":category1,"cat2":category2,"cat3":category3})
end=time.time()
print(end-start)
ndf = pd.merge(products,df,how='left',on='catIds'),

@zky001 大概是这个样子吧，很久没写了
```python
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df

categories = {1:'aa', 2:'bb', 3:'cc', 4:'dd', 5:'ee'}
data = df({'catIds':['1,2,3','2,3,4','3,4,5']})

def process_data(catIds):
ids = catIds.split(',')
cats = [categories.get(int(catId), None) for catId in ids]
return cats

cats = list(map(process_data, data['catIds']))
data[['cat1','cat2','cat3']] = df(cats, index=data.index)
```

Series.apply 啊，现在程序员都不看文档的吗……

@cigarzh 正解

54 万行不算很多...
obj = df['target_col']
objn = obj.str.split(',')
for i in range(4):
df['col_%s' % i] = objn.str[i]

如果再觉得内存不够，分批次处理，每次处理个 1 万行，使用 chunksize
https://blog.csdn.net/zm714981790/article/details/51375475
df_list = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4)
for df in df_list:
print(chunk)

如果想要再加速，那么试试多进程，每次后存成一个单独的文件，最后再合并，应该几分钟搞定

Series.apply 是真的正解