当数据文件过大时,由于计算机内存有限,需要对大文件进行分块读取:
import pandas as pd f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv') reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print("Iteration is stopped.") df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) print(df)
read_csv()函数的iterator参数等于True时,表示返回一个TextParser以便逐块读取文件;
chunkSize表示文件块的大小,用于迭代;
TextParser类的get_chunk方法用于读取任意大小的文件块;
StopIteration的异常表示在循环对象穷尽所有元素时报错;
concat()函数用于将数据做轴向连接:
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False)
常用参数:
objs:Series,DataFrame或者是Panel构成的序列list;
axis:需要合并连接的轴,0是行,1是列;
join:连接的参数,inner或outer;
ignore=True表示重建索引。
以上这篇通过Pandas读取大文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Pandas,读取,大文件
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2025年01月11日
2025年01月11日
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