一、背景 日常数据分析工作中，难免碰到数据量特别大的情况，动不动就2、3千万行，如果直接读进 Python 内存中，且不说内存够不够，读取的时间和后续的处理操作都很费劲。 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 ...

import pandas as pd import asyncio from collections import defaultdict collect = defaultdict(list) #######创建处理一个对象的方法，并返回期物 async def dealone ...

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背景 最近处理文本文档时（文件约2GB大小），出现memoryError错误和文件读取太慢的问题，后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法，本文将介绍这两种读取方法。 原味地址 准备工作 　　我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件 ...

python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果. 在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序 ...

今天在读取一个超大csv文件的时候,遇到困难:首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时:MemoryError 最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。 read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize ...

再用pd.read_csv读取大文件时，如果文件太大，会出现memoryerror的问题。 解决办法一：pd.read_csv的参数中有一个chunksize参数，为其赋值后，返回一个可迭代对象TextFileReader，对其遍历即可 reader = pd.read_csv ...

使用Pandas读取CSV文件 ...