for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize): # 在这里处理每个块的数据 process(chunk) 在这个例子中,pd.read_csv的chunksize参数用于分块读取CSV文件,每次读取100万行。然后在for循环中,可以对每个块进行处理,这样就可以避免一次性将整个文件读入内存。 使用Dask库 Dask是一个并行计算库...
df=pd.read_csv('data_with_missing.csv',header=None)df=df.replace('',pd.NA)# 将空字符串替换为NAdf=df.dropna()# 删除包含NA的行 3.4 读取大文件 对于大文件,可以使用chunksize参数分块读取: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
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:# ...
pd.read_csv("examples/ex2.csv", names=["a", "b","message"]) # 自定义分隔符,取代默认的逗号 result = pd.read_csv("examples/ex3.txt", sep="\s+") # 迭代处理大文件 chunker = pd.read_csv("examples/ex6.csv", chunksize=1000) for piece in chunker: ... # 写入文件 data.to_csv(...
pd.read_csv("http://localhost/girl.csv") 1. 里面还可以是一个_io.TextIOWrapper,比如: f = open("girl.csv", encoding="utf-8") pd.read_csv(f) 1. 2. 甚至还可以是一个临时文件: import tempfile import pandas as pd tmp_file = tempfile.TemporaryFile("r+") ...
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size): # 在这里处理每个块的数据 process(chunk) 通过分块处理,可以有效降低内存占用,防止程序卡顿。 二、读取方法和解析器效率 Python提供了多种读取CSV文件的方法,包括标准库中的csv模块和第三方库pandas的read_csv函数。不同的方法有不同的内部...
2.我在工作场景中一般读取文件都是使用pd.read_csv()这个pandas的命令,因此只回答了这个方法内置了chunksize参数,可以用于按照指定行数读取文件(返回一个可迭代对象,每次迭代一个分块),每个分块都是dataframe,且每个dataframe的行数是chunksize。 因此,今天专门去搜索了相关的资料,总结如下。
chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,读取文件的bytes, 读取文件的str。
对于非常大的CSV文件,一次性读取可能会导致内存不足。 代码语言:txt 复制 # 使用chunksize分块读取 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000): process(chunk) 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何使用read_csv读取CSV文件并进行基本操作: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读...
1. 分块读取文件：可使用pandas.read_csv()函数的chunksize参数来分块读取文件，然后逐个处理每个块。