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。
getsize(filename)start_time=time.time()_=pd.read_csv(filename)read_time=time.time()-start_timereturnwrite_time,read_time,file_size# 添加 Feather 格式支持deftest_feather(df,filename):start_time=time.time()df.to_feather(filename)write_time=time.time()-start_timefile_size=os.path.getsize...
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) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "Joh...
一些读取器,比如pandas.read_csv(),在读取单个文件时提供了控制chunksize的参数。 手动分块是一个适合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(),在块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到一个实现这些分布式算法的不同库。 使用其他库 还有其他类似于 pandas 并与 pandas D...
再举一个pandas轻松读取数据的例子,温度数据CSV文件和火星天气数据JSON文件中加载一些数据。 第一种情况用到了read_csv()方法: temp = pd.read_csv("temp_data_01.csv") 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 \ ⇽--- 请注意表头末尾的\表示表格太长了,一行显示不下,剩余的列会在下面继续显示 0 1979/...
Writing compressed file could speedup writing up to 10x stage.to_csv('output.csv.gz', sep='|', header=True, index=False, chunksize=100000, compression='gzip', encoding='utf-8') Additionally you could experiment with different chunk sizes and compression methods (‘bz2’, ‘xz’). ...
The below code creates a zip file named compressed_data.zip which has a single file in it named data.csv. df.to_csv('compressed_data.zip', index=False, compression={'method': 'zip', 'archive_name': 'data.csv'}) # read the archived file as a csv pd.read_csv('compressed_data....
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...
How to read a file line by line in python How to Set X-Axis Values in Matplotlib in Python How to Skip Rows while Reading CSV File using Pandas How to split a Python List or Iterable into Chunks Integral Calculus in Python Introduction of CSV Modules in Python Introduction of Pafy Module...
Pandas can read many formats such as CSV, parquet, pickle, JSON, Excel, etc. We recommended using the parquet format, a compressed, efficient columnar data representation. We'll also explain what can slow your pandas down and share a few bonus tips surrounding caching and parallelization. Keep...