import pandas as pd # Set the file path to your large dataset file_path = 'path/to/your/large_dataset.csv' # Specify the chunk size (number of rows to read at a time) chunk_size = 1000 # Create a dataframe reader object chunk_reader = pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size)...
importpandasaspd# 创建一个较大的数据集data={'A':[1,2,3,4,5],'B':[6,7,8,9,10]}df=pd.DataFrame(data)# 将数据集分成10个小块forchunkindf.chunks(chunksize=10):print(chunk) 在这个例子中,我们首先导入了Pandas库并创建了一个较大的数据集。然后,我们使用chunks()函数将数据集分成10个小块。
原文件user_item_behavior_history.csv有2亿多条数据,如果是用本机内存读取的话,在配置有限的情况下用普通的方法读取肯定是行不通的,会内存报错, 使用get_chunk方法,当chunkSize=10000000时,读取速度最快。 原理:把dataframe分为多个chunk,一个chunk有10000000条数据,最后再拼接成chunks就OK了。 import pandas as p...
pandas read_sql_query chunk原理 pandas.read_sql_query()函数允许用户从SQL查询中读取数据,并将结果作为pandas DataFrame对象返回。如果查询返回的数据太大,内存无法容纳,则可以使用chunksize参数指定分块大小。这样,该函数将返回一个可迭代的DataFrameReader对象,该对象将根据指定的块大小遍历查询结果。 在内部,pandas....
字符串 例如，DataFrame的方法应该应用于df。
h5格式调用pandas内置对dataframe的保存即可: 例 df是一个需要保存的较大的dataframe。代码为 1 df.to_hdf('123.h5',encoding='gbk',key='df') pkl 保存需要先导入pickle ,所需保存的字典为ans_vid, 代码如下 #导出output = open('usage_top2veh.pkl','wb') ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('./chunk_test.csv') # 默认 iterator=False,chunksize=None print(df.shape,'\n',df.head()) 1. 2. 3. 一般使用read_csv的时候,iterator是设定为False的,这个时候read_csv会把整个文件的数据读取到DataFrame中,这样就会很吃内存。而当iterator被设置成True的时候...
文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs...
字符串 例如，DataFrame的方法应该应用于df。
import nltk nltk.download('wordnet') from nltk.stem import WordNetLemmatizer from nltk.stem import PorterStemmer, LancasterStemmer, SnowballStemmer, WordNetLemmatizer from nltk.tokenize import word_tokenize import pandas as pd stemmer_p = PorterStemmer() stemmer_l = LancasterStemmer() stemmer_s...