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,可以采取以下几种方法: 分块读取:使用pandas的chunksize参数,将大文件分成多个块进行逐块读取和处理。这样可以减少内存的使用,并且可以在处理每个块时...
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 =...
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. 测试数据...
具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 设置适当的chunksize值,例如chunksize = 1000,表示将文件划分为每个包含1000行数据的块。 使用pd.read_csv函数读取CSV文件,并指定chunksize参数:data_chunks = pd.read_csv('your_file.csv', chunksize=chunksize) 创建一个变量用于保存总行数:total_rows = ...
pandas.read_csv分块读取大文件 加载大数据:带有可爱的读取进度条 import time import pandas as pd from tqdm import tqdm # @execution_time def reader_pandas(file, chunkSize=100000, patitions=10 ** 4): reader = pd.read_csv(file, iterator=True)...
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> ...
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) ...
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, default False 返回⼀个TextFileReader 对象，以便逐块处理⽂件。* chunksize : int, default None ⽂件块的⼤⼩， See IO Tools docs for more ...
(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...
即通过 readlines 方法读取文件内容作为列表形式储存,再对所查找的内容逐行匹配,匹配到后记录索引,最终找到所求的数据 34.70。 同样的,该方法是一次读取所有的文件内容,适用于小文件。 以下是一种适用于大文件的方法。 input_str = '33.40' with open('test_1.txt', 'r') as f: ...