假设我们的CSV文件名为large_file.csv,我们可以这样做: # 定义要读取的CSV文件路径file_path='large_file.csv'# 使用pandas的read_csv函数,chunksize参数指定每块的大小(如1000行)chunks=pd.read_csv(file_path,chunksize=1000)# 输出读取的块数print(f"文件读取完成,共分成{len(chunks)}个块") 1. 2. 3. ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=2) print(df) 使用skiprows 参数可以跳过 CSV 文件的前几行。 处理大型 CSV 文件 当CSV 文件非常大时,一次性将其全部读入内存可能会导致内存不足的问题。可以使用逐块读取的方式来处理: import pandas as pd chunk_size = 1000 # 每次读取的...
1.1 分块读取 CSV 文件 read_csv方法的一个重要参数是chunksize,它允许将文件分成多个小的数据块进行读取。以下是一个使用 Pandas 读取大内存 CSV 文件的示例代码: importpandasaspd# 指定 CSV 文件路径file_path='large_file.csv'# 设置每个块的大小chunk_size=10000# 初始化一个空的 DataFramedf=pd.DataFrame(...
read_csv('test.csv',sep='\s+',iterator=True) In [106]: chunk.get_chunk(1) Out[106]: id id.1 age label date date1 0 1 'gz' 10 YES 26-MAY-2019 4-OCT-2017 再读入下一行, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [107]: chunk.get_chunk(1) Out[107]: id id....
使用csv模块 首先,我们需要导入csv模块: import csv 读取CSV文件 要读取一个CSV文件,可以使用csv.reader()函数。该函数接受一个文件对象作为参数,并返回一个可迭代的行列表。每一行都是一个由列数据组成的列表。例如,如果我们有一个名为data.csv的CSV文件,其中包含
=pd.read_csv(large_csv_file,chunksize=chunk_size)forchunkinchunks:try:# 构造小CSV文件名small_csv_file=f'info_{file_number}.csv'# 将数据写入小CSV文件chunk.to_csv(small_csv_file,index=False)file_number+=1exceptUnicodeDecodeError:print("UnicodeDecodeError: Skipping problematic chunk")# 处理最后一...
在Python 2.7中,可以使用csv模块来正确拆分CSV文件。下面是一个示例代码,展示了如何拆分CSV文件: 代码语言:txt 复制 import csv def split_csv_file(input_file, output_prefix, chunk_size): with open(input_file, 'r') as file: reader = csv.reader(file) ...
数据分析和机器学习:这些领域通常涉及到大型数据集。例如,您可能正在处理一个多GB大小的日志文件或一个包含用于机器学习模型训练的大型CSV文件。 在这种情况下,您需要高效地打开和处理这些文件,并且通常需要逐块或逐行读取以适应内存。 文本处理:如果您正在处理像书籍、网页转储或大批量客户评论之类的大文本文件,则需要...
write(chunk) fis.flush() print("歌曲下载完成!") 3.二进制(MP3) 读入 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 file_path = 'test.mp3' with open(file_path, 'rb') as fis: content = fis.read() 总结 例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了文件的读写使用,后续有常用的...
dv =vaex.from_csv(file_path, convert=True, chunk_size=5_000_000)这个函数自动创建一个HDF5文件并将其保存到硬盘。检查一下dv类型：type(dv)#output vaex.hdf5.dataset.Hdf5MemoryMapped 现在，用Vaex处理7.5GB的数据集——不需要读取它，因为在上面的dv变量中已经有了它。这里只是为了测试速度。dv =vaex....