【Python】chunksize分块读取 *[list] isinstance(a, str)

• 一、场景需求
• 二、技术重点
• • 2.1 数据分块读取
  • 2.2 对日期分列，以便按年月日分别可视化
  • 2.3 isinstance(a, str) 判断数据类型
• 三、完整代码

2019-2020年Covid-19数据，20多万行，提取一部分数据，以便进一步做可视化分析。

一般数据超过5万行，就建议分块读取，可以减轻系统压力，提高数据处理效率。
这次的20多万行，其实一次性读入也行，就是有点吃力，但如果是2000万行、20亿行呢？那就必须分块了。稍微有点规模的数据库上亿的数据量都是很正常的。
Pandas分块读取的逻辑比较简单：

1. 首先创建一个指定行数的分块文本读取器，并不真正读取数据

chunks = pd.read_csv("../data/covid-19.csv", chunksize=10000)

2. 循环分块读取，每次读取指定行，得到一个Dataframe，进行业务逻辑处理，直至文件全部读完

for i, df in enumerate(chunks):
    print(f'正在处理第 {i} 个 chunk')
    ...

常规对日期分列就是 data.split(’-’)，得到一个列表 [年，月，日]

print(a.split("-"))         # ['2019', '12', '01']

本次采取了一个特殊的技巧，就是前面加了一个星号*

print(*a.split("-"))        # 2019 12 01

1. 列表、元组前面加一个星号，作用是将列表元素解开（unpacke）成多个独立的参数，传入函数。

def add(a, b):
    return a + b

data = [7, 8]
print(add(*data)) # 15

import numpy as np
print(np.arange(3,6)) # [3 4 5]

list2 = [3, 6]
print(np.arange(*list2)) # [3 4 5]

2. 字典前面加两个星号，是将字典解开成独立的元素作为形参，特别注意字典的key要与函数形参的变量名一致。

def add(a, b):
    return a + b

data = {'a':7, 'b':8}
print(add(**data)) # 15
# 等同于
print(add(a=7, b=8))

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
isinstance() 与 type() 区别：

• type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
• isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
  如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()，语法为：isinstance(object, classinfo)

import pandas as pd
import os
import datetime
"""
知识点：
3. chunksize 分块
4. *[list] 分列
5. isinstance(a, str) 判断类型
"""
# 分块
chunks = pd.read_csv("../data/covid-19.csv", chunksize=10000)   # 生成一个文本读取器，并没有真正去读文件

total = 0
file = "../data/result_分块分列.csv"
if os.path.exists(file):
    os.remove(file)

for i, df in enumerate(chunks):
    print(f'正在处理第 {i} 个 chunk')
    # 处理空值：删除全为空值的列
    df.dropna(how="all", inplace=True, axis=1)
    result = []
    df = df[['date', 'country', 'countryCode', '/confirm/ied']]
    for a, b, c, d in df.values:
        if not isinstance(a, str):  # 如果data不是str类型，就抛弃本行数据
            continue
        # 提取指定年月的数据
        if a.split("-")[0] == '2020' and 2 <= int(a.split("-")[1]) <= 3:
            result.append((*a.split("-"), b, d))      # 结果为 [()]，元组列表常用
            # result.append(a.split("-")+[b, d])          # 结果为 [[]]，二维列表不常用
            total += 1

    print(f'累计获取符合条件的 {total} 条数据')
    df = pd.Dataframe(result, columns=["年", "月", "日", "国家", "数量"])
    df.to_csv(file, index=False, mode='a', header=not os.path.exists(file), encoding="utf-8")