str.replace（）的内存有效替代
我有一个具有200k行的CSV文件和大约40列。特定列包含特殊字符'|'我想替换为“ _”。 但是，在进行str.replace然后进行。申请时，我在16GB RAM上遇到了OOM错误，因此必须有更有效的方法。
我的代码：
import os
import pandas as pd
import numpy as np
archive_loc = ('pathname')
data = pd.read_csv(os.path.join(archive_loc,'sample.csv'))
category = data['category'].values
category = category.tolist()
for string in category:
new_string = string.replace("|", "_")
category.append(new_string)
I have a csv file with 200k rows and about 40 columns. Specific column contains special character '|' that i want to replace with '_'.
However while doing str.replace and then .append i encounter OOM error on my 16GB RAM, there must be a more efficient way.
My code:
import os
import pandas as pd
import numpy as np
archive_loc = ('pathname')
data = pd.read_csv(os.path.join(archive_loc,'sample.csv'))
category = data['category'].values
category = category.tolist()
for string in category:
new_string = string.replace("|", "_")
category.append(new_string)
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评论（1）
不要转换为列表和循环，请直接在数据框架中进行替换。
Don't convert to a list and loop, do the replacement directly in the dataframe.