Python处理CSV应按需选工具：小文件用csv模块（需显式指定encoding='utf-8-sig'和newline=''防乱码与空行），大文件或分析用pandas（传dtype、chunksize优化性能），混合使用csv预处理+DataFrame构造更高效。
Python处理CSV文件，核心在于用对工具、避开常见坑。pandas虽强，但小文件或纯文本操作时，csv模块更轻量、内存更友好；大文件或需分析时，pandas的向量化操作和自动类型推断才真正提效。
默认open()可能因系统默认编码（如Windows的gbk）导致中文乱码；csv.reader也不自动处理引号内换行符。稳妥做法是显式指定encoding和newline参数：
read_csv()默认低效：它逐行扫描推断数据类型，大文件很慢。关键优化点：
原始CSV常含脏数据（空行、注释行、不规范表头）。先用csv模块快速清洗，再交由pandas分析：
Delphi 7应用编程150例 CHM全书内容下载，全书主要通过150个实例，全面、深入地介绍了用Delphi 7开发应用程序的常用方法和技巧，主要讲解了用Delphi 7进行界面效果处理、图像处理、图形与多媒体开发、系统功能控制、文件处理、网络与数据库开发，以及组件应用等内容。这些实例简单实用、典型性强、功能突出，很多实例使用的技术稍加扩展可以解决同类问题。使用本书最好的方法是通过学习掌握实例中的技术或技巧，然后使用这些技术尝试实现更复杂的功能并应用到更多方面。本书主要针对具有一定Delphi基础知识
1
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
单纯写入结构化数据，原生csv.writer比pandas.to_csv快2–5倍，尤其在百万行级：
以上就是PythonCSV文件处理技巧_读取写入高效方案【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
850
收藏
