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: 对df处理 #如df.drop(columns=['page','video_id'...
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 ...
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...
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=1,inplace=True)#print(typ...
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...
pandas.read_sql_table(table_name,con,schema = None,index_col = None,coerce_float = True,parse_dates = None,columns = None,chunksize = None )源代码 通过数据库表名读入DataFrame。 给定一个表名和一个可连接SQLAlchemy,返回一个DataFrame。此功能不支持DBAPI连接。
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(...
df1=pd.read_csv(path,header=None,nrows = 4,encoding='GB18030') df1.tail() chunksize # 用于迭代的块大小 指定块行数为5,切分DataFrame: df1=pd.read_csv(path,header=None,chunksize = 5,encoding='GB18030') for ck in df1: print(ck.shape) ...
read_csv返回的一个TextParser对象可以根据chunksize对文件进行逐块迭代。如下面的例子,将值计数聚合到“key”列中: 结果为: 源码: # coding: utf-8# # 使用pandas读取文本文件# In[1]:importnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd# ### 方法一:使用read_csv读入csv文件# In[2]:df=pd.re...
chunksize #文件块的大小 skip_footer #需要忽略的行数(从末尾开始) encoding #指定编码 squeeze #如果数据经过解析后仅含有一列,则返回Series对象 thousands #千分位分隔符 # nrows 指定读取的行数 result = pd.read_csv('data/ex6.csv',nrows=10) ...