最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析，好在数据量不是很大，频率不是很高，使用起来得心用手，不得不说真的很方便。不过当数据量很大，你就要考虑读写的性能了，可以看下这个库，留下印象，以备不时之需。
Pandas 有两个竞争对手，一个是 Dask[1] 另一个是 DataTable[2]，不过 Pandas 太牛逼了，其他两个库都提供了与 Pandas 的 DataFrame 相互转换的方法。
它们都可以用来读写 Excel
有网友对此做了读写性能测试[3]，先生成随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。每个测试重复了五次，取其平均值。CSV 的行数从 10 万到 500 万不等。
下面是测试结果:
读取 csv
当行数少于一百万时，Dask 和 Pandas 从 CSV 生成 Pandas DataFrame 的时间大致相同。
但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。
在这两种情况下，Datatable 在 Pandas 中生成 DataFrame 所需的时间最少，提供高达 4 到 5 倍的加速。
写入 csv
Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。而 DataTable 表现最好，比 Pandas 提高了近 8 倍。
最后的话
当数据量大时，用 DataTable。如果觉得有帮助，还请点个在看。
参考资料
[1]
Dask: https://www.dask.org/get-started
[2]
DataTable: https://datatable.readthedocs.io/en/latest/
[3]
读写性能测试: https://towardsdatascience.com/its-time-to-say-goodbye-to-pd-read-csv-and-pd-to-csv-27fbc74e8
