数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。
一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
原创
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2023-01-19 17:31:31
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pandas分页读取亿级大数据csv文件
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2021-07-19 15:37:00
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读取mongodb同样需要安装驱动，先安装pymongo。import pandas as pdimport pymongocliectionNamedata = pd.DataFrame(li...
原创
2022-07-18 17:52:37
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@
一、读取普通分隔数据：read_table可以读取txt，csvdata1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0, index_col=1)print(data1)# delimiter：用于拆分的字符，也可以用sep：sep = ','# header：用做列名的序号，默认为0（第一行）# index_col：指定某列为行
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2020-06-18 20:15:00
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# coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np import uuid from hashlib import sha256 # batch_size of each time write rows to id_sha256.csv bat
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2022-09-20 11:33:26
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我们常见的数据存储格式无非就是csv、excel、txt以及数据库等形式。数据读取在pandas中可以使用一些函数完成数据的读取。比如read_csv、read_excel、read_table、read_sql等，这些分别是啥意思呢。。。。自己看后缀就能明白啦~下面我们就通过撸代码来了解它们txt文件格式：read_table(文件路径与文件名, names=[列名1，列名2，.....], s
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2019-06-12 21:37:46
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Pandas数据读取与输出Pandas中常见数据的读取和输出格式文件格式读取函数写入函数binaryExcelrean_excelto_exceltextCSVread_csv、read_tableto_csvtextJSONread_jsonto_jsontext网页HTML表格read_htmlto_htmltext本地剪贴板read_clipboardto_clipboardSQLSQL查询数据库read_sq
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2022-03-19 10:36:42
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引言 Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了大量的工具用于数据操作和分析。其中，read_csv 函数是 Pandas 中最常用的函数之一，用于从 CSV 文件中读取数据。本
...
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2021-09-09 16:59:00
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pandas的一些用法1 读取import pandas as pd
#读取文件
df = pd.read_excel('D:/mp3/output.xlsx',index_col='id')
# df = pd.read_excel('D:/mp3/output.xlsx') # 如果这样直接读取，然后保存会多出来index
df.to_excel('D:/mp3/output2.xlsx')
原创
2021-04-18 17:07:20
860阅读
Pandas数据读取与输出
Pandas中常见数据的读取和输出
格式
文件格式
读取函数
写入函数
binary
Excel
rean_excel
to_excel
text
CSV
read_csv、read_table
to_csv
text
JSON
read_json
to_json
text
网页HTML表格
read_html
to_ht
原创
2021-12-07 17:40:46
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引言
Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了大量的工具用于数据操作和分析。其中，read_csv 函数是 Pandas 中最常用的函数之一，用于从 CSV 文件中读取数据。本文将详细介绍 read_csv 的基本用法，常见问题及其解决方案，并通过代码案例进行说明。
基本用法
1. 导入库
首先，我们需要导入 Pandas 库：
import pandas as pd
前言 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。 环境准
原创
2024-04-15 09:28:35
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两个参数：chunksize，iterator1、chunksizeread_csv 和 read_table 有一个chunksize参数，用以指定一个块大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。import pandas as pd
reader = pd.read_csv("pff_
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2023-06-26 15:27:09
286阅读
我目前正试图从Python 2.7中的.csv文件读取数据，最多1百万行和200列(文件范围从100mb到1.6gb)。我可以这样做(非常慢)对于300,000行以下的文件，但一旦我走上，我得到内存错误。我的代码看起来像这样：def getdata(filename, criteria):
data=[]
for criterion in criteria:
data.append(getstuf
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2023-06-01 16:30:10
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大文本数据的读写有时候我们会拿到一些很大的文本文件，完整读入内存，读入的过程会很慢，甚至可能无法读入内存，或者可以读入内存，但是没法进行进一步的计算，这个时候如果我们不是要进行很复杂的运算，可以使用read_csv提供的chunksize或者iterator参数，来部分读入文件，处理完之后再通过to_csv的mode='a'，将每部分结果逐步写入文件。to_csv,to_excel
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2018-07-05 09:53:35
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###join ###DataFrame参数 ###date_range参数 date_range 生成一个DatetimeIndex对象 ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1361758/202005/1361758-20200525230658540-20
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2020-05-25 23:08:00
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2018-03-15 19:01:00
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pandas 选取数据 iloc和 loc的用法不太一样，iloc是根据索引， loc是根据行的数值>>> import pandas as pd
>>> import os
>>> os.chdir("D:\\")
>>> d =&nb
原创
2017-01-13 15:58:17
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pandas数据读取代码详见https://github.com/RenDong3/Python_Note ,Welcome Star!!!1 数据读取pandas.read_csv()读取csv文件部分结果显示:2 数据查询head() 查询打印最前面几行数据tail()查询打印最后面几行数据columns()查询打印每一列属性名称shape查询打印csv尺寸即行...
原创
2021-09-01 15:08:13
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