Python读超大CSV文件的主要方法包括:使用pandas的chunksize参数、使用Dask库、使用CSV模块、使用Polars库。其中,使用pandas的chunksize参数是一个非常有效的方法,可以避免内存不足的问题。 使用Pandas的Chunksize参数 Pandas是处理CSV文件的常用库,但对于超大文件,如果一次性读入内存,可能会导致内存不足。使用chunksize参数可以...
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'N/A']) 二、CSV库读取CSV文件 csv库是Python内置的库,适合处理简单的CSV文件。 1. 使用csv库读取CSV文件 无需额外安装,直接导入即可使用: import csv 读取CSV文件 with open('data.csv', mode='r', newline='') as file: reader = csv.reader...
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 ...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1) # 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 1. 2. 3) names 被赋值,header 没有被赋值: pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"]) 1. 我们看到names适用...
Pandas的read_csv函数提供2个参数:chunksize、iterator,可实现按行多次读取文件,避免内存不足情况。 使用语法为: * iterator : boolean, defaultFalse返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。 * chunksize :int, defaultNone文件块的大小, See IO Tools docsformore informationon iteratorandchunksize. ...
python read_csv chunksize 预加载 本系列是对Python for Data Analysis第三版的整理,个人目的仅是进一步熟悉Python以及学习NumPy、pandas等库。 忽略了原书的大部分API介绍,仅保留了部分基础API。 作者提供了在线电子版https://wesmckinney.com/book,以及相关代码https://github.com/wesm/pydata-book。不适应英文...
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。
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。
pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file...
read_csv返回的TextParser对象允许你根据chunksize遍历文件。例如,我们可以遍历ex6.csv,并对’key’列聚合获得计数值: 可以得到: 2、将数据写入文本格式 数据可以导出为分隔的形式。看下之前读取的CSV文件: 使用DataFrame的to_csv方法,我们可以将数据导出为逗号分隔的文件: ...