概述
场景说明:
有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id。目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id。
解决方案
方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件。
代码如下:
def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file,'r') out = open(output_file,'w') print (f) for line in f.readlines(): a = line.split(",") x=a[0] + "," + a[1]+"\n" out.writelines(x) f.close() out.close()
方案二:用 pandas 读数据到 DataFrame 再做数据分割,直接用 DataFrame 的写入功能写到新文件
代码如下:
def readwrite2(input_file,output_file): date_1=pd.read_csv(input_file,header=0,sep=',') date_1[['mobile','plan_id']].to_csv(output_file,',header=True,index=False)
从代码上看,pandas逻辑更清晰。
下面看下执行的效率吧!
def getRunTimes( fun,input_file,output_file): begin_time=int(round(time.time() * 1000)) fun(input_file,output_file) end_time=int(round(time.time() * 1000)) print("读写运行时间:",(end_time-begin_time),"ms") getRunTimes(readwrite1,output_file) #直接撸数据 getRunTimes(readwrite2,output_file1) #使用dataframe读写数据
读写运行时间: 976 ms
读写运行时间: 777 ms
input_file 大概有27万的数据,dataframe的效率比for循环效率还是要快一点的,如果数据量更大些,效果是否更明显呢?
从上面测试结果来看,dataframe的效率提高大约30%左右。
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总结
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