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...
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...
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...
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...
上面的TextFileReader对象是一个可迭代对象。例如我们可以遍历它,并对‘key’列进行聚合获得计数值: In [52]: total =pd.Series([]) In [53]:forpieceinchunker: ...: total= total.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0) ...: total= total.sort_values(ascending=False) ...
解决办法一:pd.read_csv的参数中有一个chunksize参数,为其赋值后,返回一个可迭代对象TextFileReader,对其遍历即可 reader = pd.read_csv(file_path, chunksize=20) # 每次读取20条数据 1importpandas as pd23defknn():4#读取数据5file_path ='./facebook/train.csv'67reader = pd.read_csv(file_path, ...
返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。chunksizeint,默认为None返回用于迭代的TextFileReader对象。请参阅下面的迭代和分块。引用、压缩和文件格式压缩{'infer','gzip','bz2','zip','xz','zstd',None,dict},默认为'infer'用于在磁盘数据上进行即时解压缩。如果‘infer’,则如果filepath_or...
__name__ = name /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/io/parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 438 439 # Create the parser. --> 440 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 441 442 if chunksize or iterator: /opt/conda/env...
通过在read_csv中指定chunksize,返回值将是一种TextFileReader的可迭代对象: In [228]: with pd.read_csv("tmp.csv", chunksize=4) as reader:...: print(reader)...: for chunk in reader:...: print(chunk)...:<pandas.io.parsers.readers.TextFileReader object at 0x7ff2e5421db0>0 1 2 30 ...