在数据分析领域，处理大型CSV文件是一项常见任务。本文将探讨几种不同的方法来高效处理这些文件，包括使用Python的Pandas库、Julia语言以及云计算服务GCP Big Query。
在Python中，最常用的加载CSV文件的方式是使用Pandas库中的DataFrame。以下是一个示例代码，展示了如何加载一个20GB大小的CSV文件，该操作耗时约4分24秒。
import pandas as pd
testset = pd.read_csv(testset_file)
为了提高加载速度，可以采用32位数据类型。使用以下代码，加载相同20GB的CSV文件仅需2分26秒，速度提升了近2倍。
%%time
thead = pd.read_csv(testset_file, nrows=5) # 仅读取几行以获取列标题
dtypes = dict(zip(thead.columns.values, ['int32', 'float32', 'int8', 'float32', 'float32', 'bool'])) # 根据数据页面指定的数据类型
del thead
print('Datatype used for each column:n', json.dumps(dtypes))
testset = pd.read_csv(testset_file, dtype=dtypes)
testset.info()
数据分析可以通过DataFrame轻松完成。例如，以下代码展示了如何通过“passband”字段对数据进行分组并计算平均值，该操作耗时约1分29秒。
testset[["passband","flux"]].groupby(by=["passband"]).mean()
在DataFrame中，可以使用transform函数对每行数据进行转换。例如，以下代码展示了如何通过乘以两个列“flux”和“flux_err”来计算新列“ff”。
%%time
testset["ff"] = testset[["flux","flux_err"]].apply(lambda x: x[0]*x[1], axis=1)
然而，对于20GB大小的数据集，此操作无法完成，Jupyter笔记本内核会自重启。测试机器是iMac，仅配备了8GB内存，很可能是由于内存不足。
DataFrame.apply操作较慢，即使对于436MB的CSV文件，完成操作仍需1分6秒。为了加快速度，可以将DataFrame转换为NumPy数组，然后使用向量化函数或“map”函数进行转换。
f = lambda x,y: x*y
vf = np.vectorize(f)
%%time vf(testset["flux"].values,testset["flux_err"].values)
向量化函数耗时约2秒完成，而“Map”函数耗时约6秒完成。
除了PandasDataFrame，还有其他许多包可以加载和处理大量数据，其中之一就是“DataTable”，其速度比DataFrame快得多。DataTable的使用与DataFrame类似，但加载相同20GB的CSV文件仅需35秒。
import datatable as dt
from datatable import (dt, f, by, ifelse, update, sort,
count, min, max, mean, sum, rowsum)
%%time dt_df = dt.fread(testset_file)
%%time dt_df[:, mean(f.flux), by('passband')]
尽管上述分组聚合操作耗时约1分23秒，与DataFrame的性能相似。
除了Python，Julia是另一个在数据科学领域崛起的编程语言。Julia是一种高性能语言。以下是加载相同CSV文件、执行相同分组聚合和转换函数的代码。
using DataFrames
using CSV
@time df = DataFrame(CSV.File(file; types=Dict(:object_id => Int32, :mjd => Float32, :passband => Int8,:flux => Float32, :flux_err => Float32, :detected => Bool)))
@time df_mean = combine(groupby(df,:passband),:flux => mean => :mean)
@time transform!(df, [:flux,:flux_err] => ByRow(*) => :Err)
结果显示：读取CSV文件耗时5分钟，分组聚合耗时27秒，转换耗时12秒。尽管加载CSV文件的时间与Python相似，但聚合和转换非常快。最重要的是，与Python相比，Julia的内存占用要小得多。
gsutil -o "GSUtil:max_upload_compression_buffer_size=8G" -m cp -J test_set.csv gs://<bucket-name>
SELECT passband,avg(flux) FROM `iwasnothing-self-learning.myloadtest.df` group by passband;
SELECT object_id, flux*flux_err as ff FROM `iwasnothing-self-learning.myloadtest.df` ;