pd.read_sav和pyreadstat太慢了如果必须使用SAV / SPSS文件格式，如何提高大数据的熊猫速度？

如何解决pd.read_sav和pyreadstat太慢了如果必须使用SAV / SPSS文件格式，如何提高大数据的熊猫速度？

我已经从SPSS过渡到语法编写/数据管理，在这里我转向python和pandas以实现更高级别的功能和编程。问题是，将SPSS文件读入熊猫太慢了。我使用更大的数据集（一百万或更多的行通常具有100多个列）。似乎有一些很酷的插件可以加快处理CSV文件的速度，例如Dask和Modin，但我认为这些插件不适用于SPSS文件。我想继续使用熊猫，但我必须坚持使用SPSS文件格式（这是我工作的其他所有人所使用的格式）。

在计算机升级和/或文件分块之外，还有什么技巧可以完成更快的数据处理？

解决方法

您可以尝试并行读取文件：

作为一个例子，我有一个文件“ big.sav”，它是294000行x 666列。使用pyreadstat.read_sav（这是pd.read_spss在后台使用的内容）读取文件需要115秒。通过并行化，我得到29秒：

首先，我创建一个文件worker.py：

def worker(inpt):
    import pyreadstat
    offset,chunksize,path = inpt
    df,meta = pyreadstat.read_sav(path,row_offset=offset,row_limit=chunksize)
    return df

然后在主脚本中我有这个：

import multiprocessing as mp
from time import time

import pandas as pd
import pyreadstat

from worker import worker

# calculate the number of rows in the file
_,meta = pyreadstat.read_sav("big.sav",metadataonly=True)
numrows = meta.number_rows
# calculate number of cores in the machine,this could also be set manually to some number,i.e. 8
numcores = mp.cpu_count()
# calculate the chunksize and offsets
divs = [numrows // numcores + (1 if x < numrows % numcores else 0)  for x in range (numcores) ]
chunksize = divs[0]
offsets = [indx*chunksize for indx in range(numcores)] 
# pack the data for the jobs
jobs = [(x,"big.sav") for x in offsets]

pool = mp.Pool(processes=numcores)
# let's go!
t0=time()
chunks = pool.map(worker,jobs)
t1=time()
print(t1-t0) # this prints 29 seconds
# chunks is a list of dataframes in the right order
# you can concatenate all the chunks into a single big dataframe if you like
final = pd.concat(chunks,axis=0,ignore_index=True)

编辑：

1. pyreadstat版本1.0.3的性能已提高了约5倍。
2. 此外，还添加了新功能“ read_file_multiprocessing”，该功能是该答案中共享的先前代码的包装。它最多可以放弃3倍的改进，比以前的版本提高15倍！

您可以使用以下功能：

import pyreadstat

fpath = "path/to/file.sav" 
df,meta = pyreadstat.read_file_multiprocessing(pyreadstat.read_sav,fpath)