导读：大家都知道使用PHPExcel类库或者Laravel Excel 都可以实现 Excel/CSV 文件导入导出功能，但是在实际开发中，实现是一回事，真正应用又是一回事。上面提到的那两种方式都不适用于1W以上的数据量导出，速度相当慢，甚至很可能由于内存及超时的原因无法实现导出，但是线上实际需求如订单导出等，随便数量都可能达到1w，甚至百w、千w条。那么，这个时候，我们要实现10w条甚至更大的数
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2023-11-27 20:05:39
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# 如何读取大型CSV文件
在处理数据分析和数据科学项目时，经常会遇到需要处理大型CSV文件的情况。由于CSV文件通常包含大量数据，直接将整个文件加载到内存中可能会导致内存溢出。因此，我们需要一种方法来高效地读取和处理大型CSV文件。
本文将介绍如何使用Python来读取大型CSV文件。我们将使用pandas库来处理CSV文件，以及其他一些技巧来优化内存使用和加快读取速度。
## 1. 使用
原创
2023-09-13 09:07:55
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# 如何处理打不开的大型csv文件
## 概述
在处理数据分析或数据处理任务时，我们经常会遇到大型的csv文件。由于文件过大，导致我们的计算机无法打开或处理这些文件。在本篇文章中，我将向你介绍如何处理这种情况，以便你能够成功打开并处理大型csv文件。
## 处理流程
下面是处理大型csv文件的一般流程：
```mermaid
journey
title 处理大型csv文件的流程
原创
2023-10-22 10:42:48
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# 处理大型CSV文件的Python方法
在数据处理和分析的过程中，常常会遇到大型CSV文件，这些文件可能包含非常多的行和列，处理起来非常耗时和占用内存。本文将介绍一些Python处理大型CSV文件的方法，帮助您更高效地处理大型数据集。
## 1. 选择合适的CSV读取方法
Python有多种方法可以读取CSV文件，但并不是每种方法都适用于处理大型CSV文件。以下是一些常用的CSV读取方法：
原创
2023-12-16 05:57:14
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1.一个表格sheet最大容纳数据量104万行，数量太大不宜用表格装载数据，使用csv格式装载数据（表格设计不是用来存储数据的，存储数据用数据库）
2.csv为逗号分割符文件（处理数据一种很好的格式），本质为文本文件，数据量不大可用表格直接打开，数据量大建议用文本编辑器EmEditor（只有Windows系统有此软件）打开，此编辑器会对csv文件特殊排版处理
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2023-07-07 08:08:02
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先说结论:在virtualenv下用upx压缩打包出来的exe最小还不满意就上python-embed env 最下面有教程链接我也曾被这个问题困扰过 然鹅现在这个问题已经被我解决了（basically） 为了造福像我一样迷茫过或者正在迷茫的广大知友 我写了六篇文章分步骤（非常详细）介绍了reduce exe size的方法以及代替pyinstaller的方法pyinstaller打包一个exe动
上篇我们讲到pip的安装以及普通库用pip的安装方法 CodingDog：pyinstaller打包的exe太大？你需要嵌入式python玄学 拓展篇zhuanlan.zhihu.com
2020-1-9 补充：以下操作完成以后会对pip带来影响 操作完成后将无法使用pip 请将所有需要的库pip完成以后再进行下述操作 并且提前做好备份 以防不测2020-3-17
# PyInstaller使Python文件打包过大问题解析
在Python的开发过程中，我们常常需要将我们的应用程序打包成一个独立的可执行文件，以便于分发和使用。PyInstaller是一个常用的工具，它可以将Python程序打包成可执行的文件。然而，许多开发者发现，通过PyInstaller打包后生成的可执行文件通常会很大，这给了他们不少困惑和烦恼。本文将对此问题进行深入探讨，并附带一些代码
# Python DataFrame太大的解决方案
Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据分析和处理。在Python的生态系统中，pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame这个数据结构，能够方便地处理和分析大量的数据。
然而，当数据量非常大时，DataFrame可能会面临一些性能和内存方面的挑战。在本文中，我们将讨论一些解决方案，以便有效地处理大型DataFrame
原创
2023-10-09 04:36:07
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简介有时候需要在未安装Python环境的平台上运行py程序，使用pyinstaller打包很方便，但打包后的可执行文件实在是太大了。原因在于打包时pyinstaller本就已经关联了很多的python内联模块，加上我们项目中存在过多第三方类库，打包的时候又会引入一些不必要的类库，导致打包出来的程序变的很大。解决方法1.使用upx压缩打包的时候使用UPX压缩文件。那么UPX是什么呢？UPX是一款非常
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2023-07-28 23:09:00
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# 处理 Python 中超大 Excel Sheet 的方法
在数据分析和处理的过程中，我们常常会遇到超大 Excel 表格（Sheet），这可能导致内存溢出或者处理效率低下。本文将介绍如何在 Python 中有效地处理这些大的 Excel 文件，并通过代码示例进行说明。此外，我们还将使用类图和状态图来帮助理解。
## 1. 使用 Pandas 读取 Excel
Pandas是Python
原创
2024-10-08 04:51:03
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容器容器是一种存放大量数据的数据结构，主要包括列表，集合，元组，字典列表（list）定义：列表是一种线性表，由大量的节点组成，每一个 节点都可以存放大量的数据。 创建：列表名=[节点，节点，节点，节点] 例如：ls=[1,2,3,4,] 访问：列表是有序的可以通过下标来访问，从0开始 常用方法：列表名.append() 添加一个节点
.clear() 删除列表
.copy()
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2024-09-03 21:56:09
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csv1、csv简介2、csv模块中的函数实例1:字典方式写实例2:字典方式读 1、csv简介CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本 格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件，它的使用是比 较广泛的（Kaggle上一些题目提供的数据就是csv格式），csv
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2023-06-21 20:41:40
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python处理数据文件第一步是要读取数据，文件类型主要包括文本文件（csv、txt等）、excel文件、数据库文件、api等。下面整理下python有哪些方式可以读取数据文件。1. python内置方法（read、readline、readlines）read() ： 一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法，size越大运行时间越长readline() ：每次读取一行内容。内存
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2023-08-08 08:51:19
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1. 读取CSV文件
csv.reader()
该方法的作用相当于就是通过 ',' 分割csv格式的数据，并将分割好的每行数据存入列表中，并且还去除了每行最后分割产生的数据尾部的空格、换行符、制表符等等。
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2023-07-04 18:17:55
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首先，我要介绍的是“一键表格拆分助手”。这是一个由“勤学道人”开发的高性能一键拆分工具，特别适合小白用户。
原创
2024-07-31 13:50:48
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Python存储csv文件CSV（Comma-Separated Values），逗号分隔值，是存储表格数据的常用文件格式。其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。 Python提供有c
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2023-05-29 16:30:55
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python的pandas中常用函数的总结，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
pandas是python中的 一个数据处理库，同样在使用的时候我们要先输入import pandas as pd引入。
1.df = pd.read_csv("文件路径")：这是读取csv文件的方法，如果要读取excel或其他文档，都有相应的read函数。
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2023-07-17 23:36:17
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pandas是python中的 一个数据处理库，同样在使用的时候我们要先输入import pandas as pd引入。1.df = pd.read_csv("文件路径")：这是读取csv文件的方法，如果要读取excel或其他文档，都有相应的read函数。2.df.dtypes：如果在文件中有字符型数据返回的是object。3.df.head(n)：将前n行数据显示出来，如果不传入参数则显示前5行
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2023-07-18 17:00:18
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1. csv 模块CSV (Comma Separated Values)，逗号分隔值 文件格式，其文件以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。CSV 一般以换行符分隔每行数据，每行数据以逗号分隔多个字段值。csv 模块实现了 CSV 格式的表格数据的读写。Python 官网文档：csv — CSV 文件读写csv 模块主要的方法了类：# 返回一个 CSV 文件的 reader 对象, <
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2023-07-10 21:50:32
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