如何利用Pandas和SQLite提升超大数据的读取速度
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第一个方法：分块
来设想一个具体的示例：你要参加某个竞选，为此，你找到了一个CSV文件，里面包含你所在城市每个选民的信息。于是乎你派人去挨门挨户地拜访，邀请特定街道的所有登记选民参与投票。
现在，Pandas的DataFrame对象中有索引，但是必须要将数据读入内存，然而CSV文件太大了，内存无法容纳，于是，你想到，可以只载入你关注的记录。
这就是第一个方法，进行分块。
import pandas as pd def get_voters_on_street(name): return pd.concat( df[df["street"] == name] for df in pd.read_csv("voters.csv", chunksize=1000) )以分块的方式加载CSV文件，并且按照街道名称进行筛选，然后将得到记录并为一体。
虽然逐行加载，但是关注的是比较小的子集，所以需要一些开销。比如，对于只有70k的数据集，在我的计算机上执行上面的函数，需要574ms。2018年纽约市有460万登记选民，挨个街道查找，需要30s。
如果我们只做一次，没关系，如果需要反复做，这种方法并不是最佳。
创建索引对象
索引就是摘要，有这样一种说法：如果你关心它，就能在这里找到大量数据。在我们的示例中，我们想根据街道名称创建索引，于是就可以快速加载投票者所在的街道了。
如果你担心索引数据也会超出内存，那么数据库则能作为保存它们的容器，例如PostgreSQL、MySQL等数据库都能实现。哦，你不喜欢安装和维护那些讨厌的服务，好吧，SQLite应运而生了。
SQLite是一个功能齐全的关系型数据库，它能够像其它数据库一样运行，但是不需要服务器。Pyhton默认就支持这种数据库。SQLite将数据保存在独立的文件中，你必须管理一个SQLite数据文件，而不是CSV文件了。
用SQLite存储数据
下面演示一下如何用Pandas操作SQLite：
1. 将数据载入SQLite，并创建索引
SQLite数据库能够保存多张数据表，首先将voters.csv文件的数据载入SQLite，并保存为voters.sqlite文件，在这个文件中，我们创建一个名为voters的表。
接下来，在SQLite中创建街道的索引。
只需如下操作：
import sqlite3 # Create a new database file: db = sqlite3.connect("voters.sqlite") # Load the CSV in chunks: for c in pd.read_csv("voters.csv", chunksize=1000): # Append all rows to a new database table, which # we name 'voters': c.to_sql("voters", db, if_exists="append") # Add an index on the 'street' column: db.execute("CREATE INDEX street ON voters(street)") db.close()虽然我们只创建单个索引，但我们还可以在其他列或多个列上创建其他索引，从而允许我们使用这些列快速搜索数据库。
2. 重写查询函数
现在，所有数据都已经载入SQLite，我们可以按照街道进行检索了。
def get_voters_for_street(street_name): conn = sqlite3.connect("voters.sqlite") q = "SELECT * FROM voters WHERE street = ?" values = (street_name,) return pd.read_sql_query(q, conn, values)执行上述函数，SQLite只加载与查询匹配的行，并其通过Pandas将它们保存为DataFrame对象。
50多倍的加速
那个CSV文件供给70,000行记录，原来花费了574ms，现在只用了10ms。
提速50多倍，这是因为，只需要加载我们关心的行，而不是CSV文件中的每一行。
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当前题目：如何利用Pandas和SQLite提升超大数据的读取速度
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