Python：读取CSV到列表的速度不比CSV到dict的速度快吗？

在寻找SAS排序的替代方案时，我决定尝试Python 2.6（两者都在同一台Unix服务器上）。在SAS中，对一个500行的窄表进行排序需要20分钟。 我将20%的表（100mln行）导出到CSV文件，如下所示：

X|||465097434|912364420|0.00|0.00|0.00|0.00|1.00|01FEB2016|X|0|0
X|||465097434|912364420|0.00|0.00|0.00|0.00|0.00|02FEB2016|X|0|0
X|||465097434|912364420|0.00|0.00|0.00|0.00|2.00|03FEB2016|X|0|0
X|||465097434|912364421|0.00|0.00|0.00|0.00|3.00|04FEB2016|X|0|0
X|||465097434|912364421|0.00|0.00|0.00|0.00|6.00|05FEB2016|X|0|0
X|||965097411|912364455|0.00|0.00|0.00|0.00|4.00|04FEB2016|X|0|0
X|||965097411|912364455|0.00|0.00|0.00|0.00|1.00|05FEB2016|X|0|0

目标是按第5列和第11列对其进行排序。 首先，我用代码检查python读取文件的速度：

from __future__ import print_function
import csv
import time
linesRead=0
with open ('/path/to/file/CSV_FILE.csv','r') as dailyFile:
    allLines=csv.DictReader(dailyFile, delimiter='|')
    startTime=time.time()
    for row in allLines:
        linesRead += 1
        if (linesRead) % 1000000 == 0:
            print(linesRead, ": ", time.time()-startTime, " sec.")
            startTime=time.time()

结果是读取每个mln行需要6秒钟

1000000 :  6.6301009655  sec.
2000000 :  6.33900094032  sec.
3000000 :  6.26246404648  sec.
4000000 :  6.56919789314  sec.
5000000 :  6.17433309555  sec.
...
98000000 :  6.61627292633  sec.
99000000 :  7.14683485031  sec.
100000000 :  7.08069109917  sec.

所以我扩展了代码，将其加载到dictionary（key=column 5（account identifier）），value是这个帐户的列表（行）。 在这一点上，我意识到，当字典不断增长时，将列表加载到字典的速度会变慢（这很符合逻辑，因为需要检查的键越来越多）：

时间是：

1000000, ': ', 8.9685721397399902, ' sec.')
(2000000, ': ', 10.344831943511963, ' sec.')
(3000000, ': ', 11.637137889862061, ' sec.')
(4000000, ': ', 13.024128913879395, ' sec.')
(5000000, ': ', 13.508150815963745, ' sec.')
(6000000, ': ', 14.94166088104248, ' sec.')
(7000000, ': ', 16.307464122772217, ' sec.')
(8000000, ': ', 17.130259990692139, ' sec.')
(9000000, ': ', 17.54616379737854, ' sec.')
(10000000, ': ', 20.254321813583374, ' sec.')
...
(39000000, ': ', 55.350741863250732, ' sec.')
(40000000, ': ', 56.762171983718872, ' sec.')
(41000000, ': ', 57.876702070236206, ' sec.')
(42000000, ': ', 54.548398017883301, ' sec.')
(43000000, ': ', 60.040227890014648, ' sec.')

这意味着没有机会在合理的时间内加载500mln行（5亿行中的最后一百万行将加载600秒）。 我的猜测是，每次迭代最慢的部分是检查字典中是否存在键：

if accountID in myDictionary:

因此，我将dictionary改为list，希望简单的追加会更快：

with open ('/path/to/file/CSV_FILE.csv','r') as dailyFile:
    allLines=csv.DictReader(dailyFile, delimiter='|')
    startTime=time.time()
    for row in allLines:
        linesRead += 1
        myList.append([row['account_id'].strip('\''), row['date'].strip('\''), row['balance1'], row['balance2'], row['balance3']])
        if (linesRead) % 1000000 == 0:
            print(linesRead, ": ", time.time()-startTime, " sec.")
            startTime=time.time()

不幸的是，性能根本没有提高：

1000000 :  9.15476489067  sec.
2000000 :  10.3512279987  sec.
3000000 :  12.2600080967  sec.
4000000 :  13.5473120213  sec.
5000000 :  14.8431830406  sec.
6000000 :  16.5556428432  sec.
7000000 :  17.6754620075  sec.
8000000 :  19.1299819946  sec.
9000000 :  19.7615978718  sec.
10000000 :  22.5903761387  sec.

加载列表的速度不应该比在条目处使用键检查加载字典快得多吗？

我是否滥用python来处理此类数据？ 为了进行比较，我使用unix排序命令对文件进行排序：

$ date ; sort  -t'|' -k5,9 CSV_FILE.csv > delete.txt; date;
Sun Jul 23 18:46:16 CEST 2017
Sun Jul 23 19:06:53 CEST 2017

---

完成这项工作花了20分钟。在python中，我无法将数据加载到内存中。

我建议使用

pandas

，因为它应该更快。这将是读取

csv

文件的代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/path/to/file/CSV_FILE.csv', sep='|')

要对其进行排序，您可以使用：

df.sort_values([4, 10], ascending=[True,True], inplace=True)

---

注意：第一个列表是列名，其他参数是不言自明的。

Linux

sort

对于字典排序来说非常快。我不希望你能更快，除非使用更强大的硬件。实际上，

SAS

sort在同一时间内做了5倍长的数据集。同样大小（100mln）的数据集

SAS

在不到2分钟的时间内进行排序。实际上

pandas

比csv&list快得多。我在WindowsPython3.5.3（Linux服务器上没有熊猫）上测试了67mln行，熊猫导入时间：55秒。熊猫排序时间：47秒。而csv.DictReader和加载列表或dict为每百万10秒。有趣的是，它是稳定的10秒/行数，不像最初在Linux和Python 2.6上那样慢。我发现

pandas

在加载许多小型（1000行）csv文件时比

csv.reader

慢2倍。把这个放在这里是为了任何想做类似事情的人。

df.sort_values([4, 10], ascending=[True,True], inplace=True)