read_csv:用于读取CSV文件,通过设置chunksize参数来指定每个chunk的行数。 read_excel:用于读取Excel文件,同样可以设置chunksize参数来分批读取数据。 3. 准备需要分批读取的数据文件 在准备数据文件时,请确保文件格式与Pandas的读取函数兼容(如CSV、Excel等)。此外,如果数据文件中包含大量空行或无用列,请考虑在读取之前...
reader = pd.read_csv( fp, encoding="gbk", parse_dates=["time"], chunksize=chunksize, )forchunkinreader: df = pd.concat([df, chunk]) df = df.reset_index()returndfif__name__ =="__main__": fp ="./all_coin_factor_data_12H.csv"foriinrange(10): read_chunk(fp,10000) 运行结果...
If specified, return an iterator where `chunksize` is the number of rows to include in each chunk. Returns --- DataFrame See also --- read_sql_table : Read SQL database table into a DataFrame read_sql"""args=_convert_params(sql, params) result= self.execute(*args) columns=result.keys...
reader = pd.read_csv(stream, chunksize=1)# 处理每个数据块for chunk in reader: # 数据清洗 chunk['timestamp'] = pd.to_datetime(chunk['timestamp']) chunk['value'] = chunk['value'].astype(float) # 处理逻辑 print(chunk) 处理API数据:import requestsimport pandas as pd#从API获取数据response...
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...
df = pd.concat(chunks,ignore_index=True) # 合并全部的chunk 5.去除值全部相同的属性 df = df.ix[:,(df != df.ix[0]).any()] 6.Pandas使用Dataframe的时候减少内存的方法 参考: https://www.kaggle.com/arjanso/reducing-dataframe-memory-size-by-65 ...
read_csv() 接受以下常见参数: 基本 filepath_or_buffervarious 要么是文件的路径(str,pathlib.Path,或 py:py._path.local.LocalPath),URL(包括 http、ftp 和 S3 地址),或具有 read() 方法的任何对象(例如打开的文件或 StringIO)。 sepstr,默认为 read_csv() 的',',read_table() 的\t 要使用的分隔...
#三种方法 # Solution 1: Use chunks and for-loop df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/BostonHousing.csv', chunksize=50) df2 = pd.DataFrame() for chunk in df: df2 = df2.append(chunk.iloc[0,:]) # Solution 2: Use chunks and list comprehension...
defget_counts(chunk):voters_street=chunk["Residential Address Street Name"]returnvoters_street.value_counts()result=get_counts(pandas.read_csv("voters.csv")) That’s because reading everything at once is a simplified version of reading in chunks: you only have one chunk, and therefore don’...
从版本 1.2 更改:read_csv/json/sas通过文件进行迭代时返回上下文管理器。 指定iterator=True还将返回TextFileReader对象: In [229]: with pd.read_csv("tmp.csv", iterator=True) as reader:...: print(reader.get_chunk(5))...:0 1 2 30 -1.294524 0.413738 0.276662 -0.4720351 -0.013960 -0.362543 ...