熊猫-平行化类型函数

Question

我正在处理具有许多功能的庞大数据集。这些功能实际上是int类型，但是由于它们具有np.nan值，因此pandas为其分配了float64类型。

我通过迭代每一列将这些功能投射到float32上。大约需要10分钟才能完成。有什么方法可以加快此操作？

从csv文件读取数据。数据中有object和int64列。

for col in float_cols:
    df[col] = df[col].astype(np.float32)

Answer 1

在dtype中将read_csv参数与字典一起使用：

df = pd.read_csv(file, dtype=dict.fromkeys(float_cols, np.float32))