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:# ...
1.一般读取、操作文件都是整体读取到内存中,所以在内存不够大的时候,读取大文件会造成非常耗时+内存溢出的问题 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dataf...
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。 可以接受任何有效的字符串路径。该...
还可以是一个 URL,如果访问该 URL 会返回一个文件的话,那么 pandas 的 read_csv函 数会自动将该文件进行读取。比如:我们服务器上放的数据,将刚才的文件返回。 但需要注意的是,他需要网络请求,因此读取文件比较慢。 pd.read_csv("http://my-teaching.top/static/data/students.csv") 1. 里面还可以是一个 ...
面对动辄几十G上百G的大型数据表文件,如果使用pandas的read_csv一次性读取处理(比如数据分选),该操作会一次性消耗服务器大量的硬件资源(可能面临内存溢出),所以就非常有必要使用chunksize对数据按行切块进行处理。参数 chunksize 通过指定每次读取多少⾏来读取⼤数据⽂件,返回的是⼀个可迭代对象TextFileReader。
这段代码定义了一个名为read_large_csv的函数,它接受文件路径和每批次的大小(默认为 10000 行)。函数使用pd.read_csv的chunksize参数来分批次读取 CSV 文件,并使用生成器yield返回每个批次的数据。 4. 处理数据 现在我们已经能够分批次读取 CSV 文件,接下来需要对数据进行处理。这可能包括数据清洗、转换、聚合等操...
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 最后,您可以使用chunksize参数来分块读取大型CSV文件,以便更快地处理数据。
在read_csv()函数中还有一个参数chunksize,这个参数的作用是在读取较大的 CSV 文件时允许数据分块读入。chunksize参数会读入指定块的数据并返回一个可迭代的对象,其中每次迭代返回指定大小的数据集,该数据集是一个 DataFrame 类型的对象,然后我们就可以对这个 DataFrame 进行处理分析,不需要将整个数据集一次读入内存,可...
方法read_csv()的参数nrows指定读取文件的行数,usecols指定所要读取的列的列名, 如果没有列名,可直接使用索引0、1、……、n-l。上述两个参数对大文件处理非常有用,可以避免读入整个文件而只选取所需要部分进行读取。 b.设置CSV文件与excel兼容。 dialect参数可以是string也可以是csv.Dialect的实例。 如果上图所示...
Python通过read_csv函数可以读取CSV文件。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。read_csv函数是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为...