python pandas read_csv 如何加速处理时间戳

Question

(pandas 0.16.1, Python 2.7.8 Anaconda 2.1.0 (64-bit), Intel Xeon 3.07GHz, Win7 64bit)

我有一个报价数据的 csv table。每天大约 40 万行。

sym         time                    bid     ask     bsize asize
XCME@6EM4   2014.05.07T08:10:02.407 1.3927  1.3928  28    29
XCME@6EM4   2014.05.07T08:10:02.430 1.3927  1.3928  27    29

用 pandas

将其读入 Python

pd.read_csv("quotes.csv", parse_dates = {'idx':[1]}, index_col = 'idx')

大约需要 40 秒。

知道这是否可以更快吗？人们建议使用 Cython 解决方案 in this post，但我想知道是否存在 Python/pandas 解决方案？

顺便说一句，下面这个不解析日期，一个错误？

pd.read_csv("quotes.csv", parse_dates = [1])

Answer 1

这里有一个更好的选择

取你的 2 行并将它们设为 400k，在 w/o 中读取它们并解析为日期

In [34]: %timeit read_csv(StringIO(data + data2*200000),sep='\s+')
1 loops, best of 3: 328 ms per loop

In [35]: df = read_csv(StringIO(data + data2*200000),sep='\s+')

解析日期，您需要指定格式，因为这不是 ISO 8601 格式，因此在 python space

中解析

In [36]: %timeit pd.to_datetime(x.time,format='%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f')
1 loops, best of 3: 2.43 s per loop

In [37]: df.time = pd.to_datetime(df.time,format='%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f')

In [38]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 400000 entries, 0 to 399999
Data columns (total 6 columns):
sym      400000 non-null object
time     400000 non-null datetime64[ns]
bid      400000 non-null float64
ask      400000 non-null float64
bsize    400000 non-null int64
asize    400000 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(2), object(1)
memory usage: 21.4+ MB

python pandas read_csv 如何加速处理时间戳

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