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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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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