在Python中,使用pandas库的read_csv函数可以高效地读取大文件。以下是如何操作的分点说明,包括代码片段: 使用pandas库的read_csv函数读取大文件: python import pandas as pd 这是使用pandas库的第一步,确保已经安装了pandas库。 指定读取文件时的参数,如分块大小(chunksize): 当处理大文件时,一次性将整个文件...
chunksize=10000):# 分块读取CSV文件forchunkinpd.read_csv(file_path,chunksize=chunksize):process_chunk(chunk)# 调用函数,读取超大CSV文件file_path='path/to/your/large_file.csv'read_large_csv(file_path)
csv是Python的内建库,适合于更细粒度的控制。 importcsvwithopen('large_file.csv','r')asfile:reader=csv.reader(file)forrowinreader:process(row)# 处理每一行数据 1. 2. 3. 4. 5. 6. 此方法逐行读取CSV文件,适合内存受限的场合。 2. 状态图 为了更好地理解读取大CSV文件的过程,我们可以使用状态图...
首先,我们需要导入csv模块: importcsv 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,其中包含以下内容: Name,Age,Gender John,30,M Lisa,25,F Mike,40,...
df.to_csv('data.csv') 二、指定 chunksize 分块读取文件 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....
csv_write=csv.writer(csvfile)csv_write.writerow(row_data)# 写入1行用writerow;row_data是你要写入的数据,最好是list类型。 f=open(savepath)csv_read=csv.reader(f)forlineincsv_read:# csv.reader(f)返回一个迭代器。迭代器的好处就是可以不用一次性将大量的数据都读进来,而是如果你需要一条,就给...
concat([pd.read_csv(i) for i in Path('data').glob('*.csv')]).to_csv('new_concat.csv...
任务一：只读取 CSV 文件 pandas：In [1]: import pandas as pd In [2]: %time df = pd...
首先,使用pandas库中的read_csv()函数来读取CSV文件。 import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 其次,如果您只需要读取文件的一部分数据,您可以使用nrows参数来限制读取的行数。 df = pd.read_csv('file.csv', nrows=1000) # 仅读取前1000行 ...