作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@.欢迎合作交流。
在tidyfst中，csv文件的读写依赖于data.table直接提供的fread函数，而pandas中则是利用了其自带的read_csv函数。现在比较一下两者对于项目/yeayee/joyful-pandas中data文件夹下UFO.csv（3.8M）的运行时间（各运行100次取平均值）。
Python代码：
import timeit as timeitcode_to_test = """import pandas as pddf = pd.read_csv("data/UFO.csv")"""elapsed_time = timeit.timeit(code_to_test, number=100)/100print(elapsed_time)
每次运行约花销0.078s。
R代码（观察mean这一项）：
library(tidyfst)res = microbenchmark::microbenchmark({library(tidyfst)fread("data/UFO.csv")} ,times = 100,unit = "s")
每次运行约花销0.020s。
结论：就数据导入而言，pandas速度不及tidyfst，data.table比较厉害。如果数据量级变大，这个差距可能会更加明显。
由于测试的时候是另外创建环境，因此加载包的时间也要算进去。但是其实它们是微不足道的，我们可以进行一个小的补充测试（分别注释掉文件读取的代码）：
Python:
R:
我们比较的量级在1e-3左右，而加载包的时间量级在1e-5甚至更小。
吐槽：Python的帮助文档真的是一般，找一个测时间的函数找了半天也没有找到比较好的，R中无论bench包还是microbenchmark包都远远超越于此。如果有朋友知道python中更好的测时间的方法，敬请告知。
