Pandas read_csv 性能优化三剑客：chunksize, dtype, usecols，让你的数据飞起来！🚀 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，数据魔法师 Pandas 侠！今天，咱们不谈情怀，不聊人生，就聊聊 Pandas 的 read_csv 函数，这个看似简单却暗藏玄机的家伙。 相信各位数据玩家都遇到过这样的场景：兴高采烈地拿到一份巨大的 CSV 文件，满怀期待地想用 Pandas 把它读进来，结果……电脑风扇开始狂转，CPU 利用率飙升，然后……就是漫长的等待。⏳ 时间一分一秒地流逝，你开始怀疑人生，甚至开始考虑要不要转行卖烤串。 别慌！今天 Pandas 侠就来拯救你于水火之中，传授你三个绝世武功，让你用 read_csv 函数也能像开跑车一样，体验数据分析的快感！这三个武功就是：chunksize、dtype、usecols。 第一剑：chunksize – 化整为零，分而治之的智慧 想象一下，你要搬一座大山，你是选择一口气搬完，还是选择一点一点地搬？答案显而易见。chunksize 就相当于把你的大 CSV 文件切分成一个个小块，让 Pandas 一块 …
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