df = dd.read_csv('large_file.csv') 在这里可以进行数据处理 df = df[df['column'] > 0] df.compute().to_csv('filtered_large_file.csv', single_file=True) 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...
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...
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.read_csv(file_path,chunksize=chunk_size)forchunkinchunks:yieldchunk 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 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...
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...
1. 确定超大CSV文件的大小和处理需求 首先,需要明确CSV文件的大小以及你计划对文件进行的处理。例如,你可能需要进行数据统计、数据清洗、或数据转换等操作。 2. 选择合适的方法或库来读取超大CSV文件 在Python中,pandas库是一个强大的数据处理工具,它提供了read_csv函数来读取CSV文件。对于超大文件,我们可以使用chunksi...
def read_large_file(file_object): while True: data = file_object.readline() if not data: break yield data with open('large_file.txt', 'r') as file: gen = read_large_file(file) for line in gen: print(line) 在上面的代码中: ...
要在Python中将巨大的文件更改为CSV格式,您可以使用以下方法: 1. 使用pandas库: Pandas是一个用于数据处理和分析的强大库,可以轻松处理大型文件。首先,您需要安装pandas库...
解决办法:多次读取再合并 mylist = [] for chunk in pd.read_csv('train_2011_2012_2013.csv', sep=';', chunksize=20000): mylist.append(chunk) big_data = pd.concat(mylist, axis= 0) del mylist 参考资料:Error tokenizing data. C error: out of memory pandas python, large file csv ...
pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size):将 CSV 文件按块读取,chunksize为每块的行数。 可以对每个chunk进行数据处理,如数据清洗、分析等操作,避免一次性加载整个文件。 五、使用numpy分块处理大型二进制文件(适用于二进制文件): importnumpyasnpdefread_large_binary_in_chunks(binary_file_path, chunk...
file.to_csv(f’file_{i}.csv’) i += 1 图4 小结 上文代码合起来: import pandas as pd df = pd.read_csv(‘large_data.csv’) df_small = pd.read_csv(‘large_data.csv’, nrows = 1000) i = 1 for file in df: pr...