chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,读取文件的bytes, 读取文件的str。 可以接受任何有效的字符串路径。...
2.32 chunksize(文件块) chunksize: int, optional 1 文件块的大小, See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize. pd.read_csv(data, chunksize=100000) # 分片处理大文件 df_iterator=pd.read_csv(file,chunksize=50000) def process_dataframe(df): pass return processed_df for index,...
df=pd.read_csv('data_with_missing.csv',header=None)df=df.replace('',pd.NA)# 将空字符串替换为NAdf=df.dropna()# 删除包含NA的行 3.4 读取大文件 对于大文件,可以使用chunksize参数分块读取: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):process(chunk) # 替换为实际处理逻辑 通过上述步骤和代码片段，您可以更加全面地掌握如何使用 Pandas 读取 CSV 文件，并对其进行初步的数据探索与预处理。Pandas 库的强大功能远不止这些，它还支持复杂的数据操作和分析任务，使数据科学家和...
chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,读取文件的bytes, 读取文件的str。 可以接受任何有效的字符串路径。该...
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read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools 举例如下: In [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) In [139]: reader Out[139]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x120d2f290> In [140]:...
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。
pandas.read_csv 是 Pandas 库中最常用的函数之一,用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame。它提供了多种参数来定制读取过程。本文主要介绍一下Pandas中pandas.read_csv方法的使用。 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=...