问Pandas TypeError：“TextFileReader”对象不可订阅EN解决此问题的一种方法是在pd.read_csv()函数中设置nrows参数，并选择要加载到数据帧中的数据子集。当然，缺点是你不能看到和使用完整的数据集。代码示例：什么是不可变的对象呢？我们都知道String是不可变的，如果有涉及大量的字符串拼接
当您将 chunksize 选项传递给 read_csv() 时,它会创建一个 TextFileReader 一个类似打开文件的对象,可以在原始文件中读取该对象.请参阅此处的用法示例: How to read a 6 GB csv file with pandas 当未提供此选项时,该函数确实会读取文件内容。 原文由 DYZ 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有...
问为什么我使用pandas从其中读取csv文件的对象是TextFileReader对象ENCSV文件是一种纯文本文件，其使用特定...
infer_datetime_format：如果这个参数为True且parse_dates未指定，则尝试自动解析日期格式。iterator：当设置为True时，将返回一个TextFileReader对象，该对象可用于迭代循环读取文件。与chunksize参数结合使用，可以实现对文件的分段读取。chunksize：指定每个数据块的行数，用于逐块读取大型文件。必须与iterator=True一起使用。
uint8 } # 用最节省空间又能完全保证信息量的数据类型 # chunks不是dataframe的集合,而是一个TextFileReader对象,文件还没有读 # 后面逐个遍历时,一个一个地读 chunks = pd.read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型...
[1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,23]# TextFileReader可以get_chunk,读取任意大小的文件,必须开启iterator,否则报错。data = pd.read_csv('comments.csv',iterator=True) data.get_chunk(20)idname content today_time fordearmetype appenddays appendtime appendcontent itemid ti...
file = pd.read_csv('demo.csv',nrows=1000,usecols=['column1', 'column2', 'column3']) 仅读取前 1000 行数据。 3. 分块读取 read_csv() 方法中还有一个参数,chunksize 可以指定一个 CHUNKSIZE 分块大小来读取文件。与直接使用 DF 进行遍历不同的是,查看报道的它英文的一个 TextFileReader 类型的对...
功能性函数,指定转化为TextFileReader的块数。 33.compression 接受类型:{str or dict, default ‘infer’} 用于实时解压缩磁盘数据。如果“infer”和“%s”类似于路径,则从以下扩展检测压缩:'。gz','。bz2’,”。zip“,”。xz’,或’。zst’(否则无压缩)。如果使用“zip”,zip文件必须只包含一个要读入的数...
iterator: 布尔值,默认值False。为get_chunk()迭代或获取数据块返回TextFileReader对象。 chunksize: 整数,默认值None。返回用于迭代的TextFileReader对象,每次读取chunksize行。 compression: 字符串或字典,默认值’infer’。 用于磁盘数据的实时解压缩。可选值:{‘infer’, ‘zip’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zstd’...
pandas.read_csv参数chunksize通过指定一个分块大小(每次读取多少行)来读取大数据文件,可避免一次性读取内存不足,返回的是一个可迭代对象TextFileReader。 importpandasaspd reader = pd.read_csv('data.csv', sep=',', chunksize=10)# <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x1fc81f905e0>forchunkinreader:#...