什么Python库处理大量数据比较快？
最多人使用的python数据处理库是pandas，pandas读取大数据集可以采用chunking分块读取的方式，用多少读取多少，不会太占用内存。
chunk_size = 10000 # 可以根据你的内存大小调整这个值
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
process(chunk) # 对每个数据块进行处理
但pandas读取大数据集能力是有限的，取决于硬件的性能和内存大小，你可以尝试使用pyspark，是spark的python api接口。
Pyspark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统，可以将数据和计算分布到多个节点上，能突破你的单机内存限制。
其次，pyspark采用懒执行方式，需要结果时才执行计算，其他时候不执行，这样会大大提升大数据处理的效率。
如果你不会使用pyspark，可以考虑pandas的拓展库，比如modin、dask、polars、koalas等，它们提供了类似pandas的数据类型和函数接口，但使用多进程、分布式等方式来处理大数据集。
这几个库的好处是，使用成本很低，基本和pandas操作方式一样，但又能很好的处理大数据。
原文地址：https://blog.csdn.net/Pydatas/article/details/142545708
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