可以通过pandas 模块的read_csv函数来读取 CSV 文件,read_csv函数的参数非常多,下面介绍几个比较重要的参数。 sep / delimiter:分隔符,默认是,。 header:表头(列索引)的位置,默认值是infer,用第一行的内容作为表头(列索引)。 index_col:用作行索引(标签)的列。 usecols:需要加载的列,可以使用序号或者列名。
chunksize: 指定每次读取的数据行数。 示例 下面是一个使用read_sql_query函数从数据库中读取数据的示例: importpandasaspdimportsqlite3# 创建数据库连接conn=sqlite3.connect('example.db')# 定义SQL查询语句sql="SELECT * FROM table_name"# 从数据库中读取数据df=pd.read_sql_query(sql,conn)# 关闭数据库连...
pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) AI代码助手复制代码 将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 此功能是一个方便的包装read_sql_table和 read_sql_query(为了向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的功能。SQL查询将被路由到r...
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:# ...
import pandas as pd #文件路径即可以用绝对路径,也可以用相对路径(如果和pandas执行文档在一个路径下)。 f_path = r'C:\Users\XXXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx'#这里的r是为了防止\转义字符。 data = pd.read_excel(f_path) #head()方法,代表选数据的前10行。相对应的是tail(N),代表的是取数据的...
pandas中read_xxx的块读取功能 pandas设计时应该是早就考虑到了这些可能存在的问题,所以在read功能中设计了块读取的功能,也就是不会一次性把所有的数据都放到内存中来,而是分块读到内存中,最后再将块合并到一起,形成一个完整的DataFrame。 defread_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, ...
read_sql_query()—读取自定义数据(通过SQL语句) importpandasaspd pd.read_sql_query(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,chunksize=None) 1. 2. pd.read_sql_table()—读取整张表以DataFrame格式(通过表名) ...
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
read_sql(sql,con,index_col='None',coerce_float='True',params='None',parse_dates='None',columns='None',chunksize:None='None') read_sql方法是pandas中用来在数据库中执行指定的SQL语句查询或对指定的整张表进行查询,以DataFrame 的类型返回查询结果. ...
pandas:在读取csv,或者数据库读取csv的时候有个chunksize的选项,可以设置每块的大小,我的程序里,每121条数据一个读取次,一天24个121条,一年365个24的121条,一般每次就是读取24*121的块,然后需要将每块又做一个循环。没有具体实现过,我估计这个封包的对于末尾的数据比较方便,里面应该有if条件。