我必须为我们在工作中使用的数据文件编写一个解析器。我选择 Pandas 是因为我读过它的速度非常快,而且性能是它的一大重点。作为旁注,我在今天之前从未使用过 Pandas。据我了解,我需要告诉 Pandas 我的标题行在类似 CSV 的文件中的位置。但是在实际数据开始之前,工作中的文件可能具有可变数量的行。例子:Software :SomeCorpSoft 2.3.4Measurement Name;defaultCreated;2017-11-30T11:42:09ZScan Type;Threshold scanSerial Number;A-SERIAL-NUM-1234Sensor Nickname;Trend Count;1Trigger Level;0Trigger Holdoff;0start;0end ;0F1; 44.12; H; 8;Time;F1 ;V 1 ;Hp 1 ;C 1 ;P 1 ;V 2 ;Hp 2 ;C 2 ;P 2 ;V 3 ;Hp 3 ;C 3 ;P 3 ;V 4 ;Hp 4 ;C 4 ;P 4 ;V 5 ;Hp 5 ;C 5 ;P 5 ;V 6 ;Hp 6 ;C 6 ;P 6 ;V 7 ;Hp 7 ;C 7 ;P 7 ;V 8 ;Hp 8 ;C 8 ;P 8 ;0;13.448671;349.458099365;0;7.72320135575;-105.609801195;8.54580983665;-15.5168133183;0.0477259658688;101.686749515;4.46981738574;152.711715748;0.0728701513916;77.1428145399;17.8438225472;-163.940792731;0.95931622744;48.4915601658;0.525170185762;-85.3977558257;0.255517896038;-58.4781138655;2.0410204213;131.266863348;0.291022526301;-145.942080277;12.7706899744;-150.335793306;1.3724642398;-161.919972567;5.3790623792;-148.609825665;0.512542366745;-177.811876518;所以在这个例子中,我的实际标题在第 14 行(如果它忽略空行,则为第 13 行,对此不确定),它以Time开头(这是一个常数,所以也许某种 lambda 方法可以考虑到这一点?)但我还需要前面的几行,以便在数据库中形成不同的对象(例如,“ Created; ”给了我测量的时间)。然后我必须为每个标题创建对象实例。它们确实与下面的数据一致,例如:Time -> 0F1 -> 13.448671V1 -> 349.458099365... so on...所以我有import pandas as pddf = pd.read_csv(file_dir)for i in df.values: for x in i: if "Software" in x: software_ver = x.split(':')[1] if "Time" in x: headers = x但这感觉“便宜”?可能有一种 Pandas 方法可以做到这一点。在那之后,我计划在标题之后对每一行进行压缩,因为它们都匹配,这样我就可以将值与标题配对,但同样,这可能是一种更好的方法,更有效。这些文件可能有几十万行,我必须为每一行的每个标题元素创建一个对象实例。我们当前的解析器需要几分钟的时间,但我需要把时间缩短。
1 回答
MYYA
TA贡献1868条经验 获得超4个赞
Pandas不是解析器。在数据处理方面,它是一个很棒的库,它为简单的数据格式提供了一些解析器。这种文件格式不能用 Pandas 解析,至少不能简单而且可能效率不高。
pandas 是否相关取决于您想要进行的处理。如果您打算能够进行中等复杂度的操作,它可能是。如果您只需要提供一个数据库表,请忘记它。
如果需要高性能,您可能也应该忘记 Python。它确实是一门优秀的语言,我真的很喜欢用 Python 编程。但是如果只是要求尽可能快地解析文件,我会使用C。如果涉及到数据库,首先要优化的部分不是文件解析,而是数据库访问。
换句话说,这就像用锤子敲螺丝一样。最后螺丝将在板内,如果你只有一把锤子,它可能是解决方案。但是最好用螺丝刀...
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