python HDF和CSV儲存優劣對比

結論1：幾百kb以上的資料都用h5比較好

結論2：幾kb的資料h5反而很慢

import pandas as pd

import numpy as np
from wja.wja_tool import test_time as tt
from wja import wja_tool as tool
df = tool.generate_sampledf(row, col)
tt()
.run(
)df.to_csv(
'try.csv'
)tt(
).end(
)tt(
).run(
)df.to_hdf(
'try.h5'
,'df'
,mode=
'w')
tt()
.end(
)    
tt()
.run(
)df1 = pd.read_csv(
'try.csv'
)tt(
).end(
)tt(
).run(
)df2 = pd.read_hdf(
'try.h5'
)tt(
).end(
)

df = tool.generate_sampledf(10,

1)

# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
程式用時:
0.015
程式用時:
0.9985
程式用時:
0.009
程式用時:
# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
程式用時:
0.017
程式用時:
1.1016
程式用時:
0.01
程式用時:
# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
程式用時:
0.2383
程式用時:
1.0308
程式用時:
0.0499
程式用時:
0.016
df = tool.generate_sampledf(

10000
,100
)

# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
程式用時:
2.0895
程式用時:
1.0073
程式用時:
0.4055
程式用時:
0.0169
# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
df = tool.generate_sampledf(
10000
,1000
)

# csv儲存

# hdf儲存
# csv讀取
# hdf讀取
程式用時:
23.5693
程式用時:
2.2057
程式用時:
3.3697
程式用時:
0.0619
				
python HDF和CSV儲存優劣對比分析
小資料用csv，大資料用h5 結論1 幾百kb以上的資料都用h5比較好 結論2 幾kb的資料h5反而很慢 程式import pandas as pd impwww.cppcns.comort numpy as np from wja.wja tool import test time as tt f...
				
資料儲存 CSV檔案讀取和儲存
import csvdef read csv demo1 with open r c users administrator desktop classroom1.csv as f reader csv.reader f 構造讀取器 把檔案指標傳給csv.reader 方法並賦值給reader，返回...
				
CSV檔案儲存
csv檔案儲存 csv，全稱為 comma separated vaules，翻譯為逗號分隔值或字元分隔值，其檔案以純文字形式儲存 資料。該檔案是乙個字串行，可以由任意數目的記錄組成，記錄間以某種換行符分隔。每條記錄由欄位組成，字段之間的分隔符是字串或其他字元，最常見的是逗號或製表符。不過所有記錄都...