3.3 read_csv读取数据时使用usecols参数只加载需要的数据 有时候文件中的数据并不是全部需要,这时候我们可以只加载需要的数据,这样不仅可以提高加载速度,还可以减少内存占用。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....
使用read_csv函数读取超大CSV文件: Pandas的read_csv函数是读取CSV文件的标准方法。对于超大文件,可以通过设置合适的参数来优化内存使用和读取速度。 应用chunksize参数将文件分成小块进行读取: chunksize参数允许你将CSV文件分成多个小块(chunk)进行读取,从而避免一次性加载整个文件到内存中。这样可以显著减少内存消耗。 pyt...
# 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...
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)...
日常数据分析工作中,难免碰到数据量特别大的情况,动不动就2、3千万行,如果直接读进Python内存中,且不说内存够不够,读取的时间和后续的处理操作都很费劲。 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。
Pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是其提供的用于读取CSV文件的函数之一。skiprows参数用于指定要跳过的行数,以便在读取大文件时可以快速加载数据。 对于大文件来说,加载数据...
pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。当处理大文件时,read_csv可能会遇到一些问题,如内存不足或读取速度慢。为了解决这些问题,可以采取以下几种方法: 分块读取:使用pandas的chunksize参数,将大文件分成多个块进行逐块读取和处理。这样可以减少内存的使用,并且可以在处理每个...
读取的文件all_coin_factor_data_12H.csv大概1.5GB左右, 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", ...
要使用Pandas读取大型CSV文件,可以使用read_csv函数的chunksize参数。这将允许你分块读取文件,而不是一次性将整个文件加载到内存中。以下是一个示例: import pandas as pd # 设置chunksize参数,例如每次读取1000行 chunksize = 1000 # 使用迭代器逐块读取CSV文件 reader = pd.read_csv('large_file.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 复制 pd.read_csv(filepath_or_buffer:Union[str,pathlib.Path,IO[~Any...