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Python数据攻略-Pandas在大数据处理中的应用

大数据时代下的数据处理是什么样的？在现代社会，数据无处不在。从社交媒体到医疗记录，从游戏数据到实时交通，我们都处在一个“大数据”的时代。Pandas库在这里起到了关键的作用，特别是当需要处理大小超过内存的数据文件。但是Pandas本身也有其局限性，尤其是在处理超大规模数据时。

文章目录

  • 分块读取大文件
    • 读取大CSV文件
    • 读取大Excel文件
  • 使用Dask进行并行计算
    • Dask与Pandas的区别
    • 创建Dask DataFrame
    • Dask并行操作示例
  • 内存优化技巧
    • 数据类型转换
    • 使用分类数据类型
    • 选择适当的索引
  • 实践案例：三国志武将数据分析
  • 总结

分块读取大文件

处理大文件时，一次性加载整个文件到内存可能不是一个好主意，这样很容易导致内存不足。幸好，Pandas提供了分块读取大文件的功能。

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