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 =
get_chunk() #方式二 agg1 = pd.read_csv(r'agg_match_stats_1.csv',iterator=True) agg1.get_chunk(5) 1 2 3 4 5 6 76. JSON库与Pandas库转化方式示例备注 loads json.loads(obj) 将json字符串转换为python形式 dumps json.dumps(res) 将python对象转化为json格式...
9 for chunk in reader: 10 print(chunk) 11 break 12 13 if __name__ == '__main__': 14 knn() 代码执行结果如下: 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 a...
TextParser类的get_chunk方法用于读取任意大小的文件块; StopIteration的异常表示在循环对象穷尽所有元素时报错; concat()函数用于将数据做轴向连接: pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False) 1 2 3 常用参数...
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 ...
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() ...
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...
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' ...
我们可以给get_chunk方法设置默认每次迭代时返回多少数据,这个在chunksize参数中设置,如下面例子中,我们设置每次迭代时返回2条数据,这样每次调用get_chunk方法时,就不需要传入参数了。 >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ,iterator=True ...
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...