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:...
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...
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 ...
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...
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...
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() ...
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...
df=reader.get_chunk(10000) #通过get_chunk(size),返回一个size行的块 #接着同样可以对df处理 读取大文件其他优化参考 1. 读取限定列 一个CSV 文件中,往往有很多不同的列,而我们通常只关注其中的某些列,如果把每行都读取出来,再提取信息,显然会增加 IO 量,因此我们可以在读文件的时候,定给 read_csv() ...
pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此,可以将数据帧作为迭代器处理,并且能够处理大于可用内存的数据帧。 在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据,如上面的示例所示,其中数据帧一次读取两行。然后我们可以遍历这些块: ...