Python 如何以不同的文件格式读取文件格式？e、 g.-SAV作为CSV

所以在我的工作中，我们必须使用.sav文件（SPSS文件）。出于标准化目的的理由。 我很好奇，我是否可以将SPSS/.sav文件作为csv读入pandas中，并从本质上绕过将其作为sav读入

例如，当我在中读取文件，然后转换为csv时，我通常会这样做：

df = pd.read_spss('filepath.sav')
df.to_csv('filepath.csv')
df = pd.read_csv('filepath.csv')

这是非常低效和缓慢的，因为读取.sav文件是一个缓慢/耗时的过程

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所以我想知道的是，我是否可以将.sav文件作为.csv文件读取，而不需要先将其作为.sav文件读取？

您可能会感兴趣。简而言之，它指向了C库ReadStat的包装器，该包装器读取SPSS文件的速度比pandas快得多

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他们的GitHub repo的链接是

不是pd.read\u spss会像pd.read\u csv一样返回数据帧吗？

是的，但是我尝试使用像dask/modin/ray这样的插件来加快处理速度，这些插件不允许.sav文件。这个插件是否使用pickle read csv函数，您可以编辑它。或者它使用了一个你可以从spss中下载的数据框。我问第二个问题是因为你将结果存储在我相信的数据帧中？然后您可能会提供给插件。或者完全是别的什么？我不认为是。真的，我愿意尝试任何可以更快地读取sav文件的方法。我能不能看sav's？你到底在干什么？您正在使用DataFrame参数调用函数吗？我不知道你想改变什么。如果您只是pd.read_spss（PATH），那么它将为您提供与包含相同数据的.csv文件相同的数据输出。我想，在查看文件时，它看起来与您的情况不同。我使用pyreadstat，但我尝试将.sav文件作为.csv读取，以便可以使用modin/ray/dask之类的插件。当前，关于读取spss文件的性能存在一个未解决的问题：。请提供一个样本文件进行调查。否则，我认为你的要求是不可能的：spss和csv文件非常不同，所以csv程序对你没有帮助。你能做的就是将spss文件保存为csv副本，并将csv用于你的工作。pyreadstat的1.0.3版提高了性能，因此您可以再次尝试pandas.read_spss。此外，pyreadstat现在有了一个新版本read_file_multiprocessing，可以在并行进程中读取文件，从而使事情变得更好。要使用后者，您需要使用pyreadstat，因为pandas不公开该功能。