1.read_csv 的engine設定為c：
pd.read_csv(filename, engine='c')
使用的分析引擎。可以選擇c或者是python。c引擎快但是python引擎功能更加完備。
2.read_csv 的usecols指定：
在資料分析過程中有些表字段對我們來說是沒有用的，不必要載入，這樣可以提公升pandas檔案速度。
3.處理載入檔案過程中日期轉換問題：
正常可以用pandas中to_datetime方法轉換，直接使用該方法轉換會很耗時。用之前需要指定一下時間的格式。這樣速度可以成倍提公升。
4.還可以使用modin庫：
pandas執行在乙個核心上，modin可以執行在多個核心上，從本質上講，modin 所做的只是增加了 cpu 所有核心的利用率，從而提供了更好的效能。這個庫其實也很雞肋，當你的資料量大到一定的量時這個庫才會展現比較好的效果，不然還沒有pandas快。
5.使用多執行緒：
這裡不建議使用多執行緒，因為read_csv載入檔案可以充分利用單核cpu。還有載入檔案的過程中不光是io操作，還有很多cpu密集操作。
6.使用多程序：
在以上效果達不到要求的時候就可以使用多程序了。
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