按行存储的读取csv文件比按列存储的读取csv文件所花费的时间更长,因为按行存储需要逐行读取文件,而按列存储可以一次读取整列数据。
以下是使用Python的pandas库按行存储和按列存储读取csv文件的示例代码:
按行存储读取csv文件:
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按行遍历csv文件
for index, row in df.iterrows():
# 处理每一行数据
# ...
按列存储读取csv文件:
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按列遍历csv文件
for column in df.columns:
# 处理每一列数据
column_data = df[column]
# ...
在上述示例中,按行存储的读取方法使用了df.iterrows()
方法逐行遍历数据,而按列存储的读取方法使用了df.columns
属性获取列名,并通过df[column]
获取每一列的数据。
由于按行存储需要逐行读取文件,因此在处理大型csv文件时可能会比按列存储的读取方法更慢。对于较小的csv文件,两种方法的性能差异可能不太明显。
上一篇:按行从左到右打印数字的问题
下一篇:按行单元格聚合并创建新列