python - pandas read_table vs. read_csv vs. from_csv vs. read_excel 的性能差异？

Question

我倾向于将 .csv 文件导入 pandas，但有时我可能会获取其他格式的数据来制作 DataFrame 对象。

今天，我刚刚发现 read_table 作为其他格式的“通用”导入器，想知道 pandas 中读取 .csv 文件的各种方法之间是否存在显着的性能差异，例如read_table, from_csv, read_excel.

1. 这些其他方法是否比 read_csv 具有更好的性能？
2. 在创建 DataFrame 时，read_csv 与 from_csv 有很大不同吗？

Answer 1

1. read_table 是用 sep=',' 替换成 sep='\t' 的 read_csv，他们是围绕同一功能的两个薄包装器，因此性能将相同。 read_excel 使用 xlrd 包将 xls 和 xlsx 文件读入 DataFrame，它不处理 csv 文件。
2. from_csv 调用 read_table，所以没有。