使用Python的pandas开源库测试对比文件性能和记录知识

╰半橙微兮° 2022-02-28 01:42 140阅读 0赞

##### 使用Pandas对比文件差异 #####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>文件名</th> 
   <th>大小</th> 
   <th>执行时间</th> 
   <th>总条数</th> 
   <th>总列数</th> 
   <th>增量</th> 
   <th>更新量</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>agent_x_detail</td> 
   <td>191 MB (200,523,461 字节)</td> 
   <td>17.065346717834473s</td> 
   <td>638566</td> 
   <td>25</td> 
   <td>0</td> 
   <td>50</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>agent_x_info</td> 
   <td>6.10 MB (6,404,732 字节)</td> 
   <td>1.0352301597595215s</td> 
   <td>26643</td> 
   <td>24</td> 
   <td>0</td> 
   <td>35</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>agent_check_x</td> 
   <td>52.4 KB (53,742 字节)</td> 
   <td>0.040859222412109375s</td> 
   <td>436</td> 
   <td>13</td> 
   <td>0</td> 
   <td>436</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>agent_info</td> 
   <td>1.36 MB (1,429,771 字节)</td> 
   <td>0.16558384895324707s</td> 
   <td>8695</td> 
   <td>16</td> 
   <td>1</td> 
   <td>8694</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>finance_summary</td> 
   <td>856 MB (898,559,945 字节)</td> 
   <td>91.57207107543945s</td> 
   <td>2285571</td> 
   <td>44</td> 
   <td>1313</td> 
   <td>2143753</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>merchant_info</td> 
   <td>3.81 KB (3,904 字节)</td> 
   <td>2.3846187591552734s</td> 
   <td>20</td> 
   <td>27</td> 
   <td>0</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>order_info</td> 
   <td>532 MB (558,871,126 字节)</td> 
   <td>57.72691226005554s</td> 
   <td>2236209</td> 
   <td>25</td> 
   <td>1300</td> 
   <td>2234909</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>order_x_info</td> 
   <td>31.8 MB (33,349,320 字节)</td> 
   <td>7.624603509902954s</td> 
   <td>1823</td> 
   <td>15</td> 
   <td>0</td> 
   <td>1823</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>payable_info</td> 
   <td>227 KB (233,105 字节)</td> 
   <td>0.18849635124206543s</td> 
   <td>59</td> 
   <td>21</td> 
   <td>0</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>payment_x_info</td> 
   <td>11.1 KB (11,455 字节)</td> 
   <td>0.03593587875366211s</td> 
   <td>591</td> 
   <td>20</td> 
   <td>0</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>payment_xx_info</td> 
   <td>143 KB (147,100 字节)</td> 
   <td>0.07283735275268555s</td> 
   <td>591</td> 
   <td>20</td> 
   <td>0</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>product_info</td> 
   <td>67.2 MB (70,508,008 字节)</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>receivabl_info</td> 
   <td>248 KB (254,493 字节)</td> 
   <td>0.18846964836120605s</td> 
   <td>1736</td> 
   <td>18</td> 
   <td>4</td> 
   <td>1732</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>supplier_x_infos</td> 
   <td>657 MB (688,990,119 字节)</td> 
   <td>80.93834805488586s</td> 
   <td>2518705</td> 
   <td>28</td> 
   <td>1618</td> 
   <td>26662</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>supply_x_detail</td> 
   <td>207 MB (217,510,818 字节)</td> 
   <td>25.67716956138611s</td> 
   <td>628092</td> 
   <td>27</td> 
   <td>0</td> 
   <td>0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>supply_x_infos</td> 
   <td>4.90 MB (5,147,909 字节)</td> 
   <td>1.1818594932556152s</td> 
   <td>21483</td> 
   <td>24</td> 
   <td>0</td> 
   <td>321</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>supply_chk_info</td> 
   <td>196 KB (201,491 字节)</td> 
   <td>0.11568450927734375s</td> 
   <td>1544</td> 
   <td>13</td> 
   <td>0</td> 
   <td>1544</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>supply_info</td> 
   <td>2.07 MB (2,178,032 字节)</td> 
   <td>0.4218719005584717s</td> 
   <td>9915</td> 
   <td>19</td> 
   <td>3</td> 
   <td>9889</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 报错记录 ####

1.  UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbe in position 0: invalid start byte  
    csv文件默认是gbk的编码格式， 而pandas默认是utf-8编码格式。两种解决方案，把源文件修改为utf-8的编码格式，或者pandas在读的时候采用enconding=‘gbk’

#### 描述 ####

1.  核心逻辑是，对比连续两天的数据包文件的差异，找出新增的和更新的。上面表格中总条数其实是上一天的。根据增量和更新量可以推断出下一天的数据量。
2.  在运行过程中内存高峰占用到14G多，我电脑是4c,i5,win10，20G内存。因为Python跟Java一样也有垃圾收集器，内存的释放还是很及时的，没有撑爆内存。但是，电脑还是非常卡，卡到跟本点不开其他任何应用，这样的代码真的可以在生产环境上跑吗？这样有意义吗？//TODO Python和Java他们在内存占用方面是怎么处理的？

#### 如何理解Python的DataFrame？ ####

1.  其实不是Python的，而是pandas这个组件的。是 Powerful data manipulation tools for Python  
    它可以连接数据库，操作大量的数据。  
    它可以操作csv文件  
    它可以操作Json  
    它可以操作excel  
    它可以操作html  
    它仅仅是可以读取，写这些东西。当内容被读取到这个DataFrame中后，你要对数据作怎样的操作，那都是根据我们需要的结果，然后进行逻辑操作。

#### 注意事项 ####

1.  代码：df\_merge= df1.merge(df2, on=0, copy=False)
2.  对代码的中copy=False的理解。
3.  如何理解copy=False的这个特殊情况？有信息说，在某些特殊情况下，不要复制，默认是复制的。  
    Python也是面向对象的一门语言，它也有垃圾收集器。也有对象的创建。有了对象一定有对象的序列化和反序列化的情况。也有对象的浅拷贝和深拷贝。就可以理解操作符 = copy() copy(deep==False)  
    **在pandas中不支持深拷贝的。**
4.  代码证明pandas不支持深拷贝。  
    arr1 = \[1, 2, 3\]  
    arr2 = \[1, 2, 3, 4\]  
    df1 = pd.DataFrame(\[\[arr1\], \[arr2\]\], columns=\[‘A’\])  
    print(df1.applymap(id))
    
    df2 = df1.copy(deep=True)  
    print(df2.applymap(id))
    
    df2.loc\[0, ‘A’\].append(5)  
    print(df2)  
    print(df1)
5.  结果  
    A  
    0 2751069368072  
    1 2751069186376  
    A  
    0 2751069368072  
    1 2751069186376  
    A  
    0 \[1, 2, 3, 5\]  
    1 \[1, 2, 3, 4\]  
    A  
    0 \[1, 2, 3, 5\]  
    1 \[1, 2, 3, 4\]  
    A  
    0 2609084320904  
    1 2609084135112  
    A  
    0 2609084320904  
    1 2609084135112  
    描述：0和1是索引，A是列名。一串数字是对象Id,会发现Id没有变，也就是数字没有变化，所以证明它不支持深拷贝的。

#### DataFrame和Series的关系？ ####

1.  DataFrame来自Pandas。Series描述的是一行数据，它可以构建成DataFrame的模式。而任何一个DataFrame都可以进行转置。转置的意思就是顺时针旋转90度。

#### numpy的使用。 ####

1.  Numerical Python，提供了Python对多维数组对象的支持:ndarray。具有矢量运算能力，快速，节省空间。Numpy支持高级大量的维度数组于矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数据函数库。构建一些数组，比如一维数组，二维数组。然后对数组本身进行一些操作，和了解它的一些属性，重写它的属性操作。也可以进行这些数组间运算操作。

#### 小结 ####

1.  结论就是：DataFrame， Series, numpy，都可以构建一种矩阵。然后对矩阵中的属性进行一些操作。和对里面的值进行一些操作。究竟可以在哪些场景下使用，需要具体的问题分析，然后可能联想到Python的这三个库进行操作。去对比文件里面的内容也好，去统计里面内容的信息也好，都是场景的应用，因为它是作数据分析的。