代碼如下;

修改列的規則在change_column中,自己根據需要進行修改

思路是把要修改的列挪出來,大幅度減少內存占用,從而提速.

import datatable as dt import time import pandas as pd import numpy as npdef change_column(path):df = pd.read_csv(path)print("-------------文件已經讀入內存----------")df["isFraud"] = np.where(df["isFraud"] ==1, "+", "-")print("-------------數據處理完畢,開始寫入----------")df.to_csv("train_isFraud_final.csv",index=False)folder_path = './' fraud_data= dt.fread(f'{folder_path}step3_train.csv')#讀取文件#------------------備份要移動的列到外面----------------- fraud_data["isFraud"].to_csv("train_isFraud.csv")#------------------刪除已經備份好的這一列----------------- del fraud_data[:,"isFraud"]#------------------修改這一列----------------- change_column("train_isFraud.csv")#------------------append到step3_train.csv的最后一列----------------- isFraud_data=dt.fread(f'{folder_path}train_isFraud_final.csv') fraud_data.cbind(isFraud_data)#append操作 fraud_data.to_csv("train_step4.csv")

datatable官方文檔

https://datatable.readthedocs.io/en/latest/using-datatable.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的datatable修改csv的最后一列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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