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 = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk)exceptStopIteration:...
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...
read_csv('./data/my_data.txt', sep='\t', chunksize=4) # chunksize=4其实就是4行4行地读取 reader.get_chunk(4) # 查看四行 1 2 reader.get_chunk(4) 多次运行会有不同的结果,因为是迭代的,第一次显示的是0~3行,第二次则显示的是4-7行,以此类推。 2 使用参数iterator reader = pd....
返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。chunksizeint,默认为None返回用于迭代的TextFileReader对象。请参阅下面的迭代和分块。引用、压缩和文件格式压缩{'infer','gzip','bz2','zip','xz','zstd',None,dict},默认为'infer'用于在磁盘数据上进行即时解压缩。如果‘infer’,则如果filepath_or...
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...
在读取数据源时定义chunksize和get_chunk方法的组合允许Pandas将数据作为迭代器进行处理。例如,在上面所示的示例中,数据帧每次读取2行。然后可以通过以下方式迭代这些块: i = 0 for a in df_iter: # do some processing chunk = df_iter.get_chunk() ...
在读取数据源时定义chunksize和get_chunk方法的组合允许Pandas将数据作为迭代器进行处理。例如,在上面所示的示例中,数据帧每次读取2行。然后可以通过以下方式迭代这些块: i = 0 for a in df_iter: # do some processing chunk = df_iter.get_chunk() ...
解决办法二:pd.read_csv的参数中有一个iterator参数,默认为False,将其改为True,返回一个可迭代对象TextFileReader,使用它的get_chunk(num)方法可获得前num行的数据 import pandas as pd def knn(): '''完成k近邻算法''' # 读取数据 file_path = './facebook/train.csv' ...
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
本文中记录的是如何利用pandas来读取大文件,4个技巧: 如何利用read_csv函数读取没有表头的文件 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 ...