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...
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 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...
read_feather() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [51]: import io In [52]: data = io.StringIO("""a,b,c ...: 1,2.5,True ...: 3,4.5,False ...: """) ...: In [53]: df = pd.read_csv(data, engine="pyarrow") In [54]: df Out[54]: a b c 0 1 2....
read_csv('example.csv',sep = ';') 如果不使用Pandas,我们首先需要安装Excel、CSV相关的第三方工具包,然后再写读写代码、异常处理、数据遍历,会麻烦很多。 2. 数据探索 读取数据之后,接下来要做的就是探索和熟悉数据。 在这里,以Netflix电影数据库数据为例进行介绍。 读取CSV文件前3行数据: df = pd.read...
read_csv 默认分隔符为csv read_table 默认分隔符为\t read_excel 读取excel文件 pip3 install xlrd 读取文件函数主要参数: sep 指定分隔符,可用正则表达式如'\s+'header=None 指定文件无列名 name 指定列名 index_col 指定某列作为索引 skip_row 指定跳过某些行 ...
接下来重点看一下,应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储。 5.1 CSV 5.1.1 read_csv pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',', usecols ) filepath_or_buffer:文件路径 sep :分隔符,默认用","隔开 usecols:指定读取的列名,列表形式 举例:读取之前的股票的数据: # 读取文件,并且指定...
>>> raw = pd.read_csv("...")>>> deduplicated = raw.groupby(level=0).first() # remove duplicates>>> deduplicated.flags.allows_duplicate_labels = False # disallow going forward 在具有重复标签的Series或DataFrame上设置allows_duplicate_labels=False,或执行引入重复标签的操作,会导致引发errors.Dupl...
# CSV文件 df.to_csv('data.csv', index=False) df = pd.read_csv('data.csv') # JSON df.to_json('data.json', orient='records') df = pd.read_json('data.json') # SQL数据库 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///data.db') df.to_sql('table_name...
When pandas reads files, it considers the empty string ('') and a few others as missing values by default:'nan' '-nan' 'NA' 'N/A' 'NaN' 'null'If you don’t want this behavior, then you can pass keep_default_na=False to the pandas read_csv() function. To specify other labels...
pandas 提供了一套方法,以实现纯标签索引。这是一个严格的包含协议。每个要求的标签必须在索引中,否则将引发KeyError。在切片时,如果存在于索引中,则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签,但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要的访问方法。以下是有效的输入: ...