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使用大csv(iterate和chunksize)的pandas结构

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使用大csv(iterate和chunksize)的pandas结构

解决方案,如果需要一次创建一个大文件,

Dataframe
如果需要一次处理所有数据(可能,但不推荐):

然后将concat用于df的所有块,因为函数的输出类型为:

df = pd.read_csv('Check1_900.csv', sep='t', iterator=True, chunksize=1000)

是不是数据帧,而是

pandas.io.parsers.TextFileReader
-源。

tp = pd.read_csv('Check1_900.csv', sep='t', iterator=True, chunksize=1000)print tp#<pandas.io.parsers.TextFileReader object at 0x00000000150E0048>df = pd.concat(tp, ignore_index=True)

我认为有必要在函数中添加参数忽略索引

concat
,因为避免了索引的重复。

编辑:

但是如果要处理诸如聚合之类的大数据,最好使用

dask
,因为它提供了高级并行性。



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