从研究僧小白成为了职场小白,继续做着数据分析的事情,以后一定经常更新笔记,加油!! 工作以后遇到的数据量有点大,今天拿到行数超过1kw+的数据,python虽然能很好的读进去,但是很浪费时间,而且在后续清洗中内存会不够。还好pandas包里有分块读取数据的方法,代码如下: 其中还包含了数据分列 ...
数据分块 csv 格式是一种易储存, 易更改并且用户易读取的格式。 pandas 有read csv 方法来上传数据,存储为CSV 格式。当遇到CSV 文件过大,导致内存不足的问题该怎么办呢 试试强大的pandas 工具吧 我们先把整个文件拆分成小块。这里,我们把拆分的小块称为chunk。 一个chunk 就是我们数据的一个小组。 Chunk 的大小主要依据我们内存的大小,自行决定。 过程如下: ...
2020-03-27 14:05 0 4448 推荐指数:
从研究僧小白成为了职场小白,继续做着数据分析的事情,以后一定经常更新笔记,加油!! 工作以后遇到的数据量有点大,今天拿到行数超过1kw+的数据,python虽然能很好的读进去,但是很浪费时间,而且在后续清洗中内存会不够。还好pandas包里有分块读取数据的方法,代码如下: 其中还包含了数据分列 ...
一、文件读取 在Pandas的使用场景中,最多的是将表格型的数据读取为DataFrame对象。实现这一功能的函数有很多,最常用的是read_csv和read_table。 下表列出了pandas主要的读写函数: 函数 说明 ...
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。 而说到数据预处理,pandas就体现除了它的强大之处,并且它还支持可读写多种文档格式,其中就包括对e ...
Pandas库是Python最流行的数据操作库。它提供了一种通过数据框架api操纵数据的简便方法,灵感来自R的数据框架。 了解Pandas库 了解Pandas的关键之一是了解Panda主要是一系列其他Python库的包装器。主要是Numpy、SQLAlchemy ...
要点: python修改默认编码为utf-8; 在读取csv或者 xls文件时 写入参数encoding="gbk";如果 gbk也不能 decode,使用收录字符更广的‘’gb18030‘’解码。 使用中文列名时 decode('utf-8'), 或者 u'中文列名';一劳永逸 ...
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Pandas 主要用于对数据的处理 import pandas as pd 以下 df 为 DataFrame对象 pd.DataFrame() # 创建实例化对象 df pd.ExcelFile() # 读取.xls文件 pd.read_sql_quary ...