3、分块读取大文件如果要处理超大文件，可以使用`chunksize`参数分块读取。示例代码：分块读取大文件```pythonchunk_iter = pd.read_csv("big_data.csv", chunksize=10000)for chunk in chunk_iter: process(chunk)```实战案例 实践案例：电商销售数据分析 案例背景 假设我们有一个电商平台的销售数据集，包含...
在Python 中,你可以使用 pandas 库的read_excel() 函数来读取 Excel 文件中的数据。以下是一个简单的示例: import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel() 函数接受一个参数,即要读取的 Excel 文件的路径。它会返...
chunk_size = 1000 # 每次读取1000行 with pd.ExcelFile('large_example.xlsx') as xls: ...
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:# print(f" - chunk {i_chunk} ({df_chunk.shape[0]} rows)")...
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:print(f" - chunk{i_chunk}({df_chunk.shape[0]}rows)") ...
pandas中的文件读写工具由一组read的函数(执行Input)和一组write的对象方法(执行Output)组成,具体见下表。 本文总结最常用的三组读写工具的所有参数用法,read_excel()和DataFrame.to_excel()、read_csv()和DataFrame.to_csv()、read_json()和DataFrame.to_json()。
Python利用pandas读取excel数据批量写入mysql 最近在编写业务系统时，要增加每种类型上百台设备，在前端web页面进行设备的增加很浪费时间，也不是很现实，只能先将设备信息在EXCEL里编辑好实现批量上传到mysql数据库中；笔者脑海中及时就想到了用pandas里的read_excel，用xlrd/openpyxl实现起来相对麻烦一些，为快速完成任务...
In [191]: chunk_pd=reader.get_chunk(5) chunk_pd.head() 1. 2. 3. 4. 4.3.当然最佳的方式是两者结合使用:返回迭代器方式,并指定分块读取,例如分64k读取 iter_df=pd.read_csv(large_file,iterator=True,chunksize=64*1024) 1. 五、查看数据的基本信息 ...
read_csv('big_data.csv', chunksize=chunk_size): process(chunk) 21. 交互式数据分析与可视化 结合Pandas和Jupyter Notebook,可以进行交互式的数据分析和可视化。 21.1 Jupyter Notebook中的可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code# 在Jupyter Notebook中的可视化 import ...
读取Excel 文件 在最基本的用例中,read_excel接受 Excel 文件的路径,以及指示要解析哪个工作表的sheet_name。 在使用engine_kwargs参数时,pandas 将这些参数传递给引擎。因此,重要的是要知道 pandas 内部使用的函数。 对于引擎 openpyxl,pandas 使用openpyxl.load_workbook()来读取(.xlsx)和(.xlsm)文件。