通過Pandas讀取大文件的實例
當(dāng)數(shù)據(jù)文件過大時，由于計算機內(nèi)存有限，需要對大文件進行分塊讀?。?/strong>
import pandas as pd
f = open('E:/學(xué)習(xí)相關(guān)/Python/數(shù)據(jù)樣例/用戶側(cè)數(shù)據(jù)/test數(shù)據(jù).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()函數(shù)的iterator參數(shù)等于True時，表示返回一個TextParser以便逐塊讀取文件；
chunkSize表示文件塊的大小，用于迭代；
TextParser類的get_chunk方法用于讀取任意大小的文件塊；
StopIteration的異常表示在循環(huán)對象窮盡所有元素時報錯；
concat()函數(shù)用于將數(shù)據(jù)做軸向連接：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False)
常用參數(shù)：
objs：Series,DataFrame或者是Panel構(gòu)成的序列l(wèi)ist;
axis：需要合并連接的軸，0是行，1是列；
join：連接的參數(shù)，inner或outer；
ignore=True表示重建索引。
以上這篇通過Pandas讀取大文件的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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