import pandas as pdimport numpy as np import chardet #检测文件编码with open(r'D:\test.txt', 'rb') as fo: encode = chardet.detect(fo.readline ...
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 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 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: 测试数据文件构建: 二 指定 chunksize 分块读取文件 pandas.r ...
2021-09-13 17:48 0 1198 推荐指数:
import pandas as pdimport numpy as np import chardet #检测文件编码with open(r'D:\test.txt', 'rb') as fo: encode = chardet.detect(fo.readline ...
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 ...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False, prefix=None ...
对于一个没有字段名标题的数据,如data.csv 1.获取数据内容。pandas.read_csv(“data.csv”)默认情况下,会把数据内容的第一行默认为字段名标题。 为了解决这个问题,我们添加“header=None”,告诉函数,我们读取的原始文件数据没有列索引 ...
Python中读取文件的方式有许多种,往往数据量大的情况令人苦恼。之前一篇博客https://www.cnblogs.com/xiaolan-Lin/p/12014686.html我说会发大文件读取的后续。 那么后续来啦! ...
读取CSV(逗号分隔)文件到DataFrame,也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer:str,pathlib。str ...
该函数返回一个表格型的数据结构,有行索引和列索引。 用printf可以将返回值内容全部输出。 除了最左边的列,其余的列均是从csv文档里读取。 ...
pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数 ...