在这里,dd.read_csv可以读取超大的CSV文件并自动分块处理。通过调用compute()方法,可以将Dask DataFrame转换为Pandas DataFrame,并进行后续处理或保存。 使用CSV模块 Python的内置CSV模块可以逐行读取文件,从而避免内存不足的问题。这种方法虽然速度较慢,但非常灵活。 import csv with
Pandas的read_csv方法有一个low_memory参数,可以在读取大文件时减少内存消耗。 df = pd.read_csv('large_file.csv', low_memory=True) 五、使用其他高效读取库 除了Pandas和Dask,Python还有其他一些高效读取大CSV文件的库,如Vaex和Modin。 1、Vaex Vaex是一个高效的数据处理库,专为处理大数据集而设计。它的读...
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...
pipinstallpandas 1. 3. 读取 CSV 文件 读取大型 CSV 文件时,我们不能一次性将整个文件加载到内存中。相反,我们应该分批次读取数据。以下是使用 pandas 的read_csv函数实现这一点的示例代码: importpandasaspd# 定义一个函数,用于分批次读取 CSV 文件defread_large_csv(file_path,chunk_size=10000):chunks=pd.r...
pandas是一个强大的数据分析库,它包含了高效读取CSV文件的功能。 importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_csv('large_file.csv',chunksize=10000)forchunkindata:process(chunk)# 处理每一个数据块 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个示例中,chunksize参数指定每次读取的行数。这样可以分块处理数据,从而避免...
（1）从csv文件中读取内容 现在我们来读取上面的info.csv文件内容。现在VS CODE 中新建一个cell，导入...
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...
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...
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....