python并行读取csv文件并连接数据框答案

【问题标题】：python read csv files in parallel and concatenate the dataframepython并行读取csv文件并连接数据框
【发布时间】：2020-12-18 16:27:20
【问题描述】：

我有一个应用程序，它可以读取 50 个大型 csvs 文件，每个文件大约 400MB。现在我正在阅读这些以创建一个数据框，并最终将所有这些连接成一个单独的数据框。我想并行执行此操作以加快整个过程。所以我下面的代码看起来像这样：

import numpy as np
import pandas as pd
from multiprocessing.pool import ThreadPool
from time import time 

Class dataProvider:
    def __init__(self):
        self.df=pd.DataFrame()
        self.pool = ThreadPool(processes=40)
        self.df_abc=pd.DataFrame()
        self.df_xyz=pd.DataFrame()
        self.start=time()

     def get_csv_data(self,filename):
        return pd.read_csv(filename)

     def get_all_csv_data(self,filename):
         self.start=time()
         df_1 = self.pool.apply_sync(self.get_csv_data,('1.csv',), callback=concatDf)
         df_2 = self.pool.apply_sync(self.get_csv_data,('2.csv',), callback=concatDf)
         total_time=time()-self.start

     def concatDf(self):
         self.df_abc=pd.concat([df_1,df_2])
         self.df_xyz=self.df_abc.iloc[:,1:]
         return self.df_xyz

我看到以下代码问题：

如果我的 apply_sync 调用调用了相同的回调，那么我怎么知道当前回调是由上面 df_1 行或 df_2 中的哪个调用调用的？ 2)我想连接不同apply_sync的输出，在concatDf回调函数中怎么做？
我如何知道所有 apply_sync 调用的回调已完成，以便我可以返回所有 50 个 csv 的串联数据帧？
有没有更好更有效的方法来做到这一点？

谢谢

【问题讨论】：

你受内存限制吗？
@mrzo 我有足够的 RAM 超过 300GB，想法是并行读取和连接这些文件，因为每个文件可能需要 30 秒。所以理想情况下我不想要 30*50 然后开始连接过程。谢谢
一次连接数据帧比像您尝试那样迭代地连接它们更有效。那你为什么要这样做？你试过我的答案吗？
@mrzo 是的，将通过您的回答并更新您。感谢您的帮助

标签： python-3.x pandas multithreading threadpool

【解决方案1】：

编辑：仅当您有足够的可用 RAM 时才使用此解决方案。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import pandas as pd
from glob import glob 

files = glob("*.csv")

def read_file(file):
    return pd.read_csv(file)

# I would recommend to try out whether ThreadPoolExecutor or 
# ProcessPoolExecutor is faster on your system:
with ThreadPoolExecutor(4) as pool:
    df = pd.concat(pool.map(read_file, files))
print(df)

【讨论】：