在Pandas中,read_table()函数没有特定的大小限制。它可以处理任意大小的文本文件,只要系统的内存足够容纳文件的内容即可。 然而,需要注意的是,如果文件过大,超出了系统内存的限制,可能会导致内存溢出的问题。为了避免这种情况,可以考虑以下几种解决方案: 分块读取:可以使用read_table()函数的chunksize参数,将文件分成多...
对于文件 URL,需要一个主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 如果你想传入一个路径对象,pandas 接受任何os.PathLike。 通过file-like 对象,我们指的是具有read()方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置open函数)或StringIO。 sep:str,默认‘\t’ (tab-stop) 要使用的分隔符。如果 sep ...
Pandas 是分析数据、数据探索和操作最常用的软件包之一。在分析现实世界的数据时,我们经常使用 URL 来执行不同的操作,pandas 提供了多种方法来执行此操作。其中一种方法是 read_table()。 参数:read_table(filepath_or_buffer,sep=False,delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,sq...
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)fordfintable: 对df处理#如df.drop(columns=['page','video_id'],axis=1,inplace...
问题:今天在处理快手的用户数据时,遇到了一个差不多600M的txt文本,用sublime打开都蹦了,我用pandas.read_table()去读,差不多花了近2分钟,最后打开发现差不多3千万行数据。这仅仅是打开,如果要处理不知得多费劲。 解决:我翻了一下文档,这一类读取文件的函数有两个参数:chunksize、iterator 原理就是不一次性把...
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(columns=['GEN_id'],axis=1,inplace=True)#print(...
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: ...
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。 复制 table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000)fordfintable:对df处理#如df.drop(columns=['page','video_id'],axis...
for chunk in pd.read_sql('SELECT * FROM large_table', engine, chunksize=chunksize): # 对每个块进行处理,例如筛选、排序等 process(chunk) 3.chunksize的优点 使用chunksize有以下优点: 节省内存:通过将大型数据集分割成小块,可以降低内存的使用,避免因内存不足而导致的程序崩溃。
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]:...