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:# ...
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...
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,一次性将整个文件读入内存可能会导致内存溢出。为了优化内存使用,可以指定chunksize参数来分块读取文件。 python chunksize =...
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...
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...
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...
pandas.csv() 函数将逗号分离的值 (csv) 文件读入数据框架。还支持可选地将文件读入块或将其分解。 函数原型 源文件 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=, delimiter=None, header=‘infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=...
data5= pd.read_csv('data.csv',header=None) 查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。
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: ...