1. 准备部分

首先，准备数据。
下面的测试用的数据是一些虚拟币的交易数据，除了常用的K线数据之外，还包含很多分析因子的值。
import pandas as pd
fp = "all_coin_factor_data_12H.csv"
df = pd.read_csv(fp, encoding="gbk")
df.shape
# 运行结果
(398070, 224)
总数据量接近40万，每条数据有224个属性。
然后，封装一个简单的装饰器来计时函数运行时间。
from time import time
def timeit(func):
    def func_wrapper(*args, **kwargs):
        start = time()
        ret = func(*args, **kwargs)
        end = time()
        spend = end - start
        print("{} cost time: {:.3f} s".format(func.__name__, spend))
        return ret
    return func_wrapper
2. 正常读取
先看看读取这样规模的数据，需要多少时间。
下面的示例中，循环读取10次上面准备的数据all_coin_factor_data_12H.csv。
import pandas as pd
@timeit
def read(fp):
    df = pd.read_csv(
        encoding="gbk",
        parse_dates=["time"],
    return df
if __name__ == "__main__":
    fp = "./all_coin_factor_data_12H.csv"
    for i in range(10):
        read(fp)
运行结果如下：

读取一次大概27秒左右。
3. 压缩读取
读取的文件all_coin_factor_data_12H.csv大概1.5GB左右，
pandas是可以直接读取压缩文件的，尝试压缩之后读取性能是否能够提高。
压缩之后，大约 615MB 左右，压缩前大小的一半不到点。
import pandas as pd
@timeit
def read_zip(fp):
    df = pd.read_csv(
        encoding="gbk",
        parse_dates=["time"],
        compression="zip",
    return df
if __name__ == "__main__":
    fp = "./all_coin_factor_data_12H.zip"
    for i in range(10):
        read_zip(fp)
运行结果如下：

读取一次大概34秒左右，还不如直接读取来得快。
4. 分批读取
接下来试试分批读取能不能提高速度，分批读取的方式是针对数据量特别大的情况，
单机处理过亿数据量的时候，经常会用到这个方法，防止内存溢出。
先试试每次读取1万条：
import pandas as pd
@timeit
def read_chunk(fp, chunksize=1000):
    df = pd.DataFrame()
    reader = pd.read_csv(
        encoding="gbk",
        parse_dates=["time"],
        chunksize=chunksize,
    for chunk in reader:
        df = pd.concat([df, chunk])
    df = df.reset_index()
    return df
if __name__ == "__main__":
    fp = "./all_coin_factor_data_12H.csv"
    for i in range(10):
        read_chunk(fp, 10000)
运行结果如下：

和读取压缩文件的性能差不多。
如果调整成每次读取10万条，性能会有一些微提高。

分批读取时，一次读取的越多（只要内存够用），速度越快。
其实我也试了一次读取1千条的性能，非常慢，这里就不截图了。
5. 使用polars读取
前面尝试的方法，效果都不太好，下面引入一个和pandas兼容的库Polars。
Polars是一个高性能的DataFrame库，它主要用于操作结构化数据。
它是用Rust写的，主打就是高性能。
使用Polars读取文件之后返回的Dataframe虽然和pandas的DataFrame不完全一样，
当可以通过一个简单的to_pandas方法来完成转换。
下面看看使用Polars读取文件的性能：
import polars as pl
@timeit
def read_pl(fp):
    df = pl.read_csv(
        encoding="gbk",
        try_parse_dates=True,
    return df.to_pandas()
if __name__ == "__main__":
    fp = "./all_coin_factor_data_12H.csv"
    for i in range(10):
        read_pl(fp)
运行结果如下：

使用Polars后性能提高非常明显，看来，混合使用Polars和pandas是一个不错的方案。
6. 序列化后读取
最后这个方法，其实不是直接读取原始数据，而是将原始数据转换为python自己的序列化格式（pickle）之后，再去读取。
这个方法多了一个转换的步骤：
fp = "./all_coin_factor_data_12H.csv"
df = read(fp)
df.to_pickle("./all_coin_factor_data_12H.pkl")
生成一个 序列化文件：all_coin_factor_data_12H.pkl。
然后，测试下读取这个序列化文件的性能。
@timeit
def read_pkl(fp):
    df = pd.read_pickle(fp)
    return df
if __name__ == "__main__":
    fp = "./all_coin_factor_data_12H.pkl"
    for i in range(10):
        read_pkl(fp)
运行结果如下：

这个性能出乎意料之外的好，而且csv文件序列化成pkl文件之后，占用磁盘的大小也只有原来的一半。
csv文件1.5GB左右，pkl文件只有690MB。
这个方案虽然性能惊人，但也有一些局限，
首先是原始文件不能是那种实时变化的数据，因为原始csv文件转换为pkl文件也是要花时间的（上面的测试没有算这个时间）。
其次，序列化之后的pkl文件是python专用的，不像csv文件那样通用，不利于其他非python的系统使用。
7. 总结
本文探讨了一些pandas读取大文件的优化方案，最后比较好的就是Polars方案和pickle序列化方案。
如果我们的项目是分析固定的数据，比如历史的交易数据，历史天气数据，历史销售数据等等，
那么，就可以考虑pickle序列化方案，先花时间讲原始数据序列化，
后续的分析中不担心读取文件浪费时间，可以更高效的尝试各种分析思路。
除此之外的情况，建议使用Polars方案。
最后补充一点，如果读取文件的性能对你影响不大，那就用原来的方式，千万不要画蛇添足的去优化，
把精力花在数据分析的业务上。