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:# ...
pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。当处理大文件时,read_csv可能会遇到一些问题,如内存不足或读取速度慢。为了解决这些问题,可以采取...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,read_csv是Pandas库中用于读取CSV文件的函数。然而,当处理大文件时,read_csv可能会遇到一些问题。 问题描述:当使用Pandas的read_csv函数读取大文件时(文件大小超过50MB),可能会遇到以下问题: 内存消耗过高:Pandas默认会将整个文件加载到内存中进行处理,如果文件过大,可能会导...
read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件 1.分块计算数量 fromcollectionsimportCounterimportpandas as pd size= 2 ** 10counter=Counter()forchunkinpd.read_csv('file.csv', header=None, chunksize=size): counter.update([i[0]foriinchunk.values])print(counter) ```---大概...
上面的代码运用的是pandas的read_csv(),默认参数sep=','分隔符为',',正好和csv以逗号为分隔符吻合。 iterator: boolean, default False 返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。 iterator=True表示逐块读取文件。 reader.get_chunk(chunkSize)表示每次读取块的大小为chunkSize。
read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools举例如下: In [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) In [139]: reader Out[139]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x120d2f290> ...
(1) read_csv() 用于读取文本文件。 (2) read_excel() 用于读取文本文件。 (3) read_json() 用于读取 json 文件。 (4) read_sql_query() 读取 sql 语句的。 其通用的流程如下: (1) 导入库 import pandas as pd。 (2) 找到文件所在位置(绝对路径 = 全称)(相对路径 = 和程序在同一个文件夹中的...
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。
典型的 csv 文件如以下的图中所示,由第一行的列名称和多行组成,不同项目之间以英文逗号最为间隔符。 这种文件可以用最简单的格式读取。 import pandas as pd file_name = 'test_1.csv' data1 = pd.read_csv(file_name) data1 读取后得到下面的 DataFrame: ...
指定要读取的文件行数。用于读取大型文件。 df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',nrows=50) 20.na_values 接受类型:{scalar, str, list-like, or dict, optional} 要识别为NA/NaN的其他字符串。如果dict通过,则指定每列NA值。默认情况下,以下值被解释为 NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ...