对于文件 URL,需要一个主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 如果你想传入一个路径对象,pandas 接受任何os.PathLike。 通过file-like 对象,我们指的是具有read()方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置open函数)或StringIO。 sep:str,默认‘\t’ (tab-stop) 要使用的分隔符。如果 sep ...
在Pandas中,read_table()函数没有特定的大小限制。它可以处理任意大小的文本文件,只要系统的内存足够容纳文件的内容即可。 然而,需要注意的是,如果文件过大,超出了系统内存的限制,可能会导致内存溢出的问题。为了避免这种情况,可以考虑以下几种解决方案: 分块读取:可以使用read_table()函数的chunksize参数,将文件分成多...
1、指定chunksize分块读取文件 read_csv和read_table有一个 chunksize 参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的TextFileReader对象。 table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000)fordfintable: 对df处理#如df.drop(columns=['page','video_id'],axis=1,inplace...
pandas分块读取大量数据集 两个参数:chunksize,iterator 1、chunksize read_csv和read_table有一个chunksize参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的TextFileReader对象。 importpandas as pd reader= pd.read_csv("pff_GEN_NUCHANGE.csv",chunksize=10000)fordfinreader : 对df处理#如df.drop(...
1.指定chunksize分块读取文件 read_csv 和 read_table 有一个 chunksize 参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。 对文件进行了划分,分成若干个子文件分别处理(to_csv也同样有chunksize参数) 2.指定iterator=True ...
1、指定chunksize分块读取文件 read_csv 和read_table 有一个 chunksize 参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。 table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000) for df in table: 对df处理 #如df.drop(columns=['page','video_id'],...
1,指定 CHUNKSIZE 分块读取文件 read_csv 和 read_table 有一个 chunksize 参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的TextFileReader对象。 table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000) for df in table: ...
filter=True,verbose=False,skip_blank_lines=True,parse_dates= False,infer_datetime_format=False,keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,iterator=False,chunksize=None,compression='infer',数千=None,decimal=b'.',lineterminator=None,quotechar=\ '”', quoting=0, doublequote=True, ...
1、指定chunksize分块读取文件 read_csv 和 read_table 有一个 chunksize 参数,用以指定一个块大小(每次读取多少行),返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。 复制 table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000)fordfintable:对df处理#如df.drop(columns=['page','video_id'],axis...
chunksize = 1000 for chunk in pd.read_sql('SELECT * FROM large_table', engine, chunksize=chunksize): # 对每个块进行处理,例如筛选、排序等 process(chunk) 3.chunksize的优点 使用chunksize有以下优点: 节省内存:通过将大型数据集分割成小块,可以降低内存的使用,避免因内存不足而导致的程序崩溃。