importpandasaspdf = open('./data/ows-raw.txt',encoding='utf-8') reader = pd.read_table(f, sep=',', iterator=True, error_bad_lines=False)#跳过报错行loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] whileloop:try: chunk =
在上述代码中,我们首先使用read_csv()函数读取CSV文件,并设置参数sep=','表示使用逗号作为分隔符,header=None表示文件中没有列名,engine='python'表示使用Python解析引擎,iterator=True表示返回一个可迭代的对象。 然后,我们使用get_chunk()函数逐行读取数据,将每次读取的数据存储在一个列表中。最后,使用concat()函数...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的下...
迭代器布尔值,默认为False 返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。 块大小整数,默认为None 返回用于迭代的TextFileReader对象。参见下面的迭代和分块。 引用、压缩和文件格式 压缩{'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz', 'zstd', None, dict},默认为'infer' 用于在磁盘数据的即时解压...
这么大数据量,小的内存,还一定要用python/pandas的话可以考虑使用迭代器,在读取csv时指定参数data_iter = pd.read_csv(file_path, iterator=True),然后指定df = data_iter.get_chunk(n)将指定的n行数据加载到内存进行处理或者可以指定chunks = pd.read_csv(file_path, chunksize=m)将数据切分,然后通过for chu...
get_chunk(100*1000) print ('.') sys.stdout.flush() except (StopIteration, KeyboardInterrupt): pass print('\nloaded {} rows'.format(len(df))) return df def deconde_str(string): """ 解码dta文件防止乱码 """ re = string.encode('latin-1').decode('utf-8') return re Markdown ...
chunk.get_chunk(5)except StopIteration as e: print('读取完毕')# 读取完毕 格式和压缩相关参数 compression compression 参数取值为{'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz', None},默认'infer',这个参数直接支持我们使用磁盘上的压缩文件。 # 直接将上面的girl.csv添加到压缩文件,打包成girl.zippd.read...
首先进行如下操作: importpandasaspd reader=pd.read_csv('data/servicelogs',iterator=True) 分块,每一块是一个chunk,之后将chunk进行拼接; loop=TruechunkSize=100000chunks=[]whileloop:try:chunk=reader.get_chunk(chunkSize)chunks.append(chunk)exceptStopIteration:loop=Falseprint"Iteration is stopped."df=pd....
get_chunk()方法来分块读取数据 concat()方法将数据库进行叠加(垂直方向) 若数据量过大,采取随机抽放(是否放回) <!--MORE--> filepath = open("taobao.csv",errors="ignore") # 指定文件路径 reader = pd.read_csv(filepath, header=None,
pandas chunsize 以及chunk使用,这么大数据量,小的内存,还一定要用python/pandas的话可以考虑使用迭代器,在读取csv时指定参数data_iter=pd.read_csv(file_path,iterator=True),然后指定df=data_iter.get_chunk(n)将指定的n行数据加载到内存进行处