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python:HDF和CSV存储优劣对比分析

2020年06月08日 作者：wja_626原文

小数据用csv，大数据用h5

结论1：几百KB以上的数据都用h5比较好

结论2：几KB的数据h5反而很慢

程序

import pandas as pd
import numpy as np
from wja.wja_tool import test_time as tt
from wja import wja_tool as tool

df = tool.generate_sampleDF(row, col)

tt().run()
df.to_csv('try.csv')
tt().end()

tt().run()
df.to_hdf('try.h5','df',mode='w')
tt().end() 

tt().run()
df1 = pd.read_csv('try.csv')
tt().end()

tt().run()
df2 = pd.read_hdf('try.h5')
tt().end()

对比1：数据10*1

df = tool.generate_sampleDF(10,1)

# csv保存
# hdf保存
# csv读取
# hdf读取
程序用时:0.017
程序用时:1.1016
程序用时:0.01
程序用时:0.013

对比3：数据1000*100

df = tool.generate_sampleDF(1000,100)

# csv保存
# hdf保存
# csv读取
# hdf读取
程序用时:2.0895
程序用时:1.0073
程序用时:0.4055
程序用时:0.0169

对比5：数据10000*1000

# csv保存
# hdf保存
# csv读取
# hdf读取
df = tool.generate_sampleDF(10000,1000)

如上图，我们可以将其写为列表形式，前两位是从小到大的的两个点，最后一个代表权值，如
[1, 2, 2] 代表1和2之间的权值是2，以此类推

n,m = 5, 10
road = [[1, 2, 2], [1, 3, 3], [1, 4, 7], [1, 5, 2],
    [2, 3, 4], [2, 4, 9], [2, 5, 5], [3, 4, 4],
    [3, 5, 5], [4, 5, 3]]

def hold(list1, list2):
  jiaoji = list(set(list1)&set(list2))
  need = [i for i in set(list1+list2) if i not in jiaoji]
  need.sort()
  return need

def get(road):
  option = {}
  for i in range (m):
    option[(road[i][0],road[i][1])] = [road[i][2]]
  for i in range (m):
    for j in range(i+1,m):
      dot = hold(road[i][:2], road[j][:2])
      if len(dot)==2:
        if (dot[0],dot[1]) in option.keys():
          option[(dot[0],dot[1])].append(max([road[i][2],road[j][2]]))
        else:
          option[(dot[0],dot[1])] = []
          option[(dot[0],dot[1])].append(max([road[i][2],road[j][2]]))
  road_new = []
  for i in option.items():
    road_new.append(list(i[0])+[min(i[1])])
  if road==road_new:
    print(road_new)
    return road_new
  return get(road_new)

输出结果

所有可能的走法如下，并且最后一位输出最短的权值路径。

例如 [2, 3, 3]：代表 从2走到3最短的权值路径是3，对应路径从图中可以到是2-1-3

例如 [3, 5, 3]：代表 从3走到5最短的权值路径是3，对应路径从图中可以到是3-1-5

[[1, 2, 2], [1, 3, 3], [1, 4, 3], [1, 5, 2], [2, 3, 3],
[2, 4, 3], [2, 5, 2], [3, 4, 3], [3, 5, 3], [4, 5, 3]]

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