此外,如果你希望使用压缩技术来减小文件大小,可以在读取和写入CSV时指定压缩格式,例如使用gzip: python # 读取压缩的CSV文件 compressed_csv_file_path = 'large_dataset.csv.gz' for chunk_index, chunk_df in enumerate(pd.read_csv(compressed_csv_file_path, compression='gzip', chunksize=chunksize)): # ...
Read a CSV File Once your data is saved in a CSV file, you’ll likely want to load and use it from time to time. You can do that with the pandas read_csv() function: Python >>> df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) >>> df COUNTRY POP AREA GDP CONT IND_DAY CHN ...
在上面的代码中,'path/to/compressed_file.csv.gz'是压缩的gzip文件的路径。通过将compression参数设置为'gzip',pandas会自动解压缩文件并将其转换为DataFrame对象。 压缩目录中gzip文件的pandas.read_csv函数适用于以下场景: 当数据文件较大时,使用gzip压缩可以减小文件大小,节省存储空间和传输带宽。 当需要读取压缩的...
一些读取器,如pandas.read_csv(),在读取单个文件时提供控制chunksize的参数。 手动分块是一个适用于不需要太复杂操作的工作流程的选择。一些操作,比如pandas.DataFrame.groupby(),在分块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到另一个库,该库为您实现这些基于外存储算法。 使用其他库 还有其他库提供类似于 pand...
我有相当大的LZMA-compressed数据文件,我想使用pandas来读取这些文件,以提取某些列的最小值和最大值。该文件是使用grep -n从在MPI下运行的程序的日志文件生成的,因此包含多个MPI列同时写入stdout的乱码行。 这个问题和这个问题非常相似,但我需要为每一列做三次同样的事情。我试过那里提出的各种答案都没有用。 以下...
使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型并不是最节省内存的。特别是对于具有相对少量唯一值的文本数据列(通常称为“低基数”数据),这一点尤为明显。通过使用更高效的数据类型,您可以在...
()_=pd.read_parquet(filename,engine='pyarrow')read_time=time.time()-start_timereturnwrite_time,read_time,file_size# 写入和读取CSV文件,并记录时间和文件大小deftest_csv(df,filename):start_time=time.time()df.to_csv(filename,index=False)write_time=time.time()-start_timefile_size=os.path....
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 importsqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
If your JSON file is compressed, such as in gzip format, you can still use Pandas to read it by specifying the compression type using thecompressionparameter in thepd.read_json()function. How can I handle missing data while reading JSON?
In this tutorial, you'll learn about the pandas IO tools API and how you can use it to read and write files. You'll use the pandas read_csv() function to work with CSV files. You'll also cover similar methods for efficiently working with Excel, CSV, JSON