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'...
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='....
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。 代码如下: table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000) df_list=[]fordfintable:#1.对每一个分块df处理#2.添加每一...
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(...
chunksize #文件块的大小 skip_footer #需要忽略的行数(从末尾开始) encoding #指定编码 squeeze #如果数据经过解析后仅含有一列,则返回Series对象 thousands #千分位分隔符 # nrows 指定读取的行数 result = pd.read_csv('data/ex6.csv',nrows=10) ...
read_csv返回的一个TextParser对象可以根据chunksize对文件进行逐块迭代。如下面的例子,将值计数聚合到“key”列中: 结果为: 源码: # coding: utf-8# # 使用pandas读取文本文件# In[1]:importnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd# ### 方法一:使用read_csv读入csv文件# In[2]:df=pd.re...
chunksize:分批存入数据库,默认是None,即一次性全部写人数据库 dtype:设定columns在数据库里的数据类型,默认是None 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 调用方法: from sqlalchemy import create_engine import tushare as ts df = ts.get_tick_data('600848', date='2014-12-22') ...
importpandasaspdf = open('./data/ows-raw.txt',encoding='utf-8') reader = pd.read_table(f, sep=',', iterator=True, error_bad_lines=False)#跳过报错行loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] whileloop:try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk)exceptStopIteration:...
pd.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 参数详解如下: sql: SQL命令字符串 con: 连接SQL数据库的Engine,一般用SQLAlchemy或者是PyMysql之类的模块来建立 index_col:选择某一列作为Index ...
1csvframe1 = pd.read_table('pandas_data_test\myCSV_01.csv',sep=',')2print(csvframe1,"\n---*---")3out =pd.Series()4pieces = pd.read_csv('pandas_data_test\myCSV_01.csv',chunksize=4)#chunksize参数决定了每部分分割的行数5i =06forpieceinpieces:7print(piece['white'])8out.at[...