3、分块读取大文件如果要处理超大文件，可以使用`chunksize`参数分块读取。示例代码：分块读取大文件```pythonchunk_iter = pd.read_csv("big_data.csv", chunksize=10000)for chunk in chunk_iter: process(chunk)```实战案例 实践案例：电商销售数据分析 案例背景 假设我们有一个电商平台的销售数据集，包含...
chunk_size = 1000 # 每次读取1000行 with pd.ExcelFile('large_example.xlsx') as xls: ...
xl = pd.ExcelFile(file_path)# In this case, there was only a single Worksheet in the Workbook.sheetname = xl.sheet_names[0]# Read the header outside of the loop, so all chunk reads are# consistent across all loop iterations.df_header = pd.read_excel(file_path, sheetname=sheetname,...
so all chunk reads are# consistent across all loop iterations.df_header = pd.read_excel(file_path, sheetname=sheetname, nrows=1)print(f"Excel file:{file_name}(worksheet:{sheetname})")
data_chunk = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, chunksize=8) 可以结合 for 循环的方式拼接数据汇总要读取的全体数据信息。 for df_chunk in pd.read_csv('data.csv', index_col=0, chunksize=8): print(df_chunk, end='\n\n')
pandas中的文件读写工具由一组read的函数(执行Input)和一组write的对象方法(执行Output)组成,具体见下表。 本文总结最常用的三组读写工具的所有参数用法,read_excel()和DataFrame.to_excel()、read_csv()和DataFrame.to_csv()、read_json()和DataFrame.to_json()。
In [191]: chunk_pd=reader.get_chunk(5) chunk_pd.head() 1. 2. 3. 4. 4.3.当然最佳的方式是两者结合使用:返回迭代器方式,并指定分块读取,例如分64k读取 iter_df=pd.read_csv(large_file,iterator=True,chunksize=64*1024) 1. 五、查看数据的基本信息 ...
Python利用pandas读取excel数据批量写入mysql 最近在编写业务系统时，要增加每种类型上百台设备，在前端web页面进行设备的增加很浪费时间，也不是很现实，只能先将设备信息在EXCEL里编辑好实现批量上传到mysql数据库中；笔者脑海中及时就想到了用pandas里的read_excel，用xlrd/openpyxl实现起来相对麻烦一些，为快速完成任务...
任务实现 总结 1．格式选择指南：2．性能优化技巧：# 大数据集使用迭代处理 for chunk in pd.read_csv('huge.csv', chunksize=100000): process(chunk)# 指定数据类型减少内存 dtypes = {'age': 'int8', 'price': 'float32'}df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes)3．异常处理模板：try:...
当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时,pandas会进行类型推断,这可能是低效的。这些api允许您明确地利用dtypes指定每个列的类型。指定dtypes允许在内存中更有效地存储数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...