一、背景 日常數據分析工作中,難免碰到數據量特別大的情況,動不動就2、3千萬行,如果直接讀進 Python 內存中,且不說內存夠不夠,讀取的時間和后續的處理操作都很費勁。 Pandas 的 read_csv 函數提供2個參數:chunksize、iterator ,可實現按行多次讀取文件,避免 ...
import pandas as pdimport numpy as np import chardet 檢測文件編碼with open r D: test.txt , rb as fo: encode chardet.detect fo.readline encoding print encode 建議如果檢測出編碼為ascii 則采用utf 編碼 reader pd.read csv r D: ...
2019-06-26 19:25 0 2307 推薦指數:
一、背景 日常數據分析工作中,難免碰到數據量特別大的情況,動不動就2、3千萬行,如果直接讀進 Python 內存中,且不說內存夠不夠,讀取的時間和后續的處理操作都很費勁。 Pandas 的 read_csv 函數提供2個參數:chunksize、iterator ,可實現按行多次讀取文件,避免 ...
import pandas as pd import asyncio from collections import defaultdict collect = defaultdict(list) #######創建處理一個對象的方法,並返回期物 async def dealone ...
背景 最近處理文本文檔時(文件約2GB大小),出現memoryError錯誤和文件讀取太慢的問題,后來找到了兩種比較快Large File Reading 的方法,本文將介紹這兩種讀取方法。 原味地址 准備工作 我們談到“文本處理”時,我們通常是指處理的內容。Python 將文本文件 ...
python中讀取數據的時候有幾種方法,無非是read,readline,readlings和xreadlines幾種方法,在幾種方法中,read和xreadlines可以作為迭代器使用,從而在讀取大數據的時候比較有效果. 在測試中,先創建一個大文件,大概1GB左右,使用的程序 ...
今天在讀取一個超大csv文件的時候,遇到困難:首先使用office打不開然后在python中使用基本的pandas.read_csv打開文件時:MemoryError 最后查閱read_csv文檔發現可以分塊讀取。 read_csv中有個參數chunksize,通過指定一個chunksize ...
再用pd.read_csv讀取大文件時,如果文件太大,會出現memoryerror的問題。 解決辦法一:pd.read_csv的參數中有一個chunksize參數,為其賦值后,返回一個可迭代對象TextFileReader,對其遍歷即可 reader = pd.read_csv ...
使用Pandas讀取CSV文件 ...