- Call center-forradalom: AI alakítja át az ideges telefonálók hangját
- Hálózati / IP kamera
- Telekom otthoni szolgáltatások (TV, internet, telefon)
- Microsoft Office és Office 365 topic
- Windows 11
- ASUS routerek
- A ChatGPT-re mennek a Reddit tartalmai
- Padavan firmware
- Ubiquiti hálózati eszközök
- Reklámblokkolók topikja
Új hozzászólás Aktív témák
-
cousin333
addikt
válasz #82595328 #629 üzenetére
Már írták, hogyan lehet két with-et egymásba ágyazni, Ettől függetlenül én még nem ijednék meg pár ezer sorocskától, hanem egyben beolvasnám, hacsak nem kvarcórán akarod futtatni... Már csak azért sem, mert a rengeteg I/O művelet aligha tesz jót a teljesítménynek.
Fejlécet tartalmazó, több oszlopos csv fájlra meg javaslom a pandas modult. Van pl. külön egy read_csv függvénye, ami igen gyorsan képes nagy mennyiségű adatot beolvasni és jónéhány trükköt is ismer. Ezt szintén gyorsan képes feldolgozni, soronként, oszloponként vagy elemenként, majd a to_csv függvénnyel kiírathatod. Arra is van lehetőség, hogy kisebb csomagokban (chunk) olvasd és írd a fájlt. Néhány millió sornál már én is elgondolkoznék ezen a megoldáson.
Biztosra veszem, hogy lényegesen gyorsabb lesz, mint a sima open függvény meg a soronkénti iterálás. Ha konkrét teendőt is írsz, akkor talán kódot is tudok adni hozzá.
[ Szerkesztve ]
"We spared no expense"
Új hozzászólás Aktív témák
- Bemutatta első Snapdragon X-re épülő notebookját az ASUS
- Plazma TV topic
- Kerékpárosok, bringások ide!
- Huawei Watch Fit 3 - zöldalma
- Samsung Galaxy A54 - türelemjáték
- Arena Breakout: Infinite
- Call center-forradalom: AI alakítja át az ideges telefonálók hangját
- Háztartási gépek
- E-book olvasók
- Hálózati / IP kamera
- További aktív témák...
- QNAP TS-128A NAS Gigabit LAN 64Bit ARM + 4TB WD Purple HDD
- IceRiver KS0 Pro x4 - 1280Gh - OC - extra
- Eladó új LENOVO IDEAPAD 3 17ALC6 (82KV0057HV), 8GB RAM, AMD Ryzen 5 5500U 2.1, Garancia
- hibátlan Apple Watch Series 9 eladó, 41mm midnight, karcmentes
- Parkside PABS 16 B3 - hibátlan töltő és akkumlátorral
Állásajánlatok
Cég: Promenade Publishing House Kft.
Város: Budapest
Cég: Ozeki Kft.
Város: Debrecen