我有这样格式的.csv文件
timestmp, p
2014/12/31 00:31:01:9200, 0.7
2014/12/31 00:31:12:1700, 1.9
...
并且当通过读取pd.read_csv
并将time str转换为datetime时pd.to_datetime
,性能会急剧下降。这是一个最小的示例。
import re
import pandas as pd
d = '2014-12-12 01:02:03.0030'
c = re.sub('-', '/', d)
%timeit pd.to_datetime(d)
%timeit pd.to_datetime(c)
%timeit pd.to_datetime(c, format="%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f")
表演有:
10000 loops, best of 3: 62.4 µs per loop
10000 loops, best of 3: 181 µs per loop
10000 loops, best of 3: 82.9 µs per loop
因此,如何pd.to_datetime
从csv文件读取日期时的性能?
这是因为当pandasdateutil.parser.parse
具有非默认格式或未format
提供任何字符串时,pandas会后退以解析字符串(这更加灵活,但速度也较慢)。
如上所示,您可以通过向提供format
字符串来提高性能to_datetime
。或者另一个选择是使用infer_datetime_format=True
显然,infer_datetime_format
当存在微秒时,无法推断。在没有这些示例的情况下,您可以看到大幅提高了速度:
In [28]: d = '2014-12-24 01:02:03'
In [29]: c = re.sub('-', '/', d)
In [30]: s_c = pd.Series([c]*10000)
In [31]: %timeit pd.to_datetime(s_c)
1 loops, best of 3: 1.14 s per loop
In [32]: %timeit pd.to_datetime(s_c, infer_datetime_format=True)
10 loops, best of 3: 105 ms per loop
In [33]: %timeit pd.to_datetime(s_c, format="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
10 loops, best of 3: 99.5 ms per loop
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