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...
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 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是一个开源的数据分析和数据处理工具,read_csv是Pandas库中用于读取CSV文件的函数。然而,当处理大文件时,read_csv可能会遇到一些问题。 问题描述: 当使用Pandas的read_csv函数读取大文件时(文件大小超过50MB),可能会遇到以下问题: 内存消耗过高:Pandas默认会将整个文件加载到内存中进行处理,如果文件过大,可能会...
使用pandas读取大型CSV文件中的几行内容可以通过以下步骤实现: 1. 导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 2. 使用pandas的rea...
读取 CSV 文件的基本步骤 1. 导入 Pandas 库 首先，需要导入 Pandas 库。通常我们会使用别名 `pd` 来简化代码中的引用。import pandas as pd 2. 读取 CSV 文件 使用 `pd.read_csv()` 函数来读取 CSV 文件。你可以提供相对路径或绝对路径给文件名参数。# 读取CSV文件并创建DataFrame对象 df = pd.read_csv...
以下是Pandas读取同样大小的不同格式的文件的速度比较: 上面可以看出,xlsx文件最慢,pkl文件最快; 1.转换成csv文件 df=pd.read_excel('your_path') df.to_csv('your_path') df=pd.read_csv('your_path') 2.转换成pkl文件(速度最快) df=pd.read_excel('your_path') df.to_pickle('your_path') df...
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 代码运行次数:0 ...