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Python CSV导入在前200k行之后花费的时间太长

可能是由于以下原因导致的：

数据量过大：CSV文件包含了大量的数据，导致读取和处理时间增加。可以考虑对数据进行分批处理，减少一次性读取的数据量。
硬件性能不足：如果计算机的处理能力较低或内存不足，会导致处理大量数据时速度变慢。可以考虑升级硬件或使用更高性能的计算资源。
代码优化不足：导入CSV文件的代码可能存在效率低下的问题，可以通过优化代码逻辑、使用更高效的算法或库来提升处理速度。
网络延迟：如果CSV文件存储在远程服务器上，网络延迟可能会导致读取数据的速度变慢。可以考虑将文件下载到本地进行处理，或使用更快速的网络连接。

针对以上问题，可以采取以下解决方案：

分批处理：将CSV文件分成多个较小的文件，分批读取和处理数据，以减少一次性读取的数据量。
硬件升级：提升计算机的处理能力和内存容量，以加快数据处理速度。
代码优化：检查导入CSV文件的代码，优化算法和逻辑，使用高效的库或方法来提升处理速度。
本地处理：将CSV文件下载到本地进行处理，减少网络延迟对速度的影响。

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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

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