这样可以分块读取文件，减少内存压力。import pandas as pdnrows = 10000# 每次读取的行数df = pd.read_csv('large_file.csv', nrows=nrows):我们可以使用 info 函数来查看使用了多少内存。df.info()输出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:3 entries, to 2Data columns (total 2 columns)...
使用pandas的read_csv函数读取大CSV文件: 对于大文件,我们可以使用read_csv函数的chunksize参数来分块读取文件。chunksize指定了每次读取的行数,这样可以在内存中只保留一小部分数据,从而避免内存溢出。 (可选)指定读取CSV文件时的参数: 除了chunksize,你还可以指定其他参数,如文件路径、分隔符、列名等,以适应你的CSV文...
当数据量特别大时,我们可以使用read_csv中的chunksize参数先读取部分数据,显示数据字段名,然后使用usecols参数进行有选择的加载数据。 data = pd.read_csv("../data/input/test-data.csv",encoding="gbk", engine="c", chunksize=30) for part_data in data: print(part_data.columns) break 输出结果为: In...
# 使用 Dask 读取大文件 CSV 并转换为 Pandas DataFrame df = dd.read_csv(file_path, chunksize=chunksize, dtype=dtype).compute() # 在这里对 DataFrame 进行操作,例如分析、过滤等 在上面的示例中,我们首先使用 Dask 的 read_csv 函数分块读取大文件 CSV,然后使用 compute() 方法将 Dask DataFrame 转换为...
Pandas的read_csv函数提供2个参数:chunksize、iterator,可实现按行多次读取文件,避免内存不足情况。 使用语法为: * iterator : boolean, defaultFalse返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。 * chunksize :int, defaultNone文件块的大小, See IO Tools docsformore informationon iteratorandchunksize. ...
读取 CSV 文件的基本步骤 1. 导入 Pandas 库 首先，需要导入 Pandas 库。通常我们会使用别名 `pd` 来简化代码中的引用。import pandas as pd 2. 读取 CSV 文件 使用 `pd.read_csv()` 函数来读取 CSV 文件。你可以提供相对路径或绝对路径给文件名参数。# 读取CSV文件并创建DataFrame对象 df = pd.read_csv...
导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍。 作者:李庆辉 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,read_csv是Pandas库中用于读取CSV文件的函数。然而,当处理大文件时,read_csv可能会遇到一些问题。 问题描述: 当使用Pandas的read_csv函数读取大文件时(文件大小超过50MB),可能会遇到以下问题: 内存消耗过高:Pandas默认会将整个文件加载到内存中进行处理,如果文件过大,可能会...
使用Pandas 读取 CSV 文件 要使用 Pandas 读取 CSV 文件,可以按照以下步骤进行: 导入Pandas 库 在Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入 Pandas 库: import pandas as pd 读取CSV 文件 使用pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件: df = pd.read_csv('file.csv') 这里file.csv 是要读取的 CSV 文件的路径。
pandas是可以直接读取压缩文件的,尝试压缩之后读取性能是否能够提高。 压缩之后,大约615MB左右,压缩前大小的一半不到点。 importpandasaspd@timeitdefread_zip(fp): df = pd.read_csv( fp, encoding="gbk", parse_dates=["time"], compression="zip", ...