# 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
原创
2022-09-20 11:33:26
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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  2、参数说明： labels：要删除的行/列的名字，用列表给出 axis：默认为0，即删除行，删除列时指定为1 index：直接指定要删 ...
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2021-09-07 15:22:00
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如果可以使用向量化，那么任何操作都应该优先使用它。对于迭代操作可以优先使用itertuples、apply或map等方法。还有一些单
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2024-05-15 11:05:24
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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。
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2023-01-19 17:31:31
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1.先说下常规思路： 写追加模式，第一次写入头header,第二次开始：header =None 2.后来想了下，还是不够灵敏：id列不够随意，就用生成器来yield，不断批量batch_size 内存生成就返回，避免Memory Error: d分两步： 第一步： 唯一id列：10w，sha256
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2022-09-20 11:33:38
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Pandas灵活强大，是数据分析必备工具库！但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。
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2022-11-24 13:31:39
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不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili 课堂笔记 一、 二、索引的对象是不可变的 这样就不行 三、 ...
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2021-11-03 21:34:00
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引言 在数据分析领域，Pandas 是一个非常强大的 Python 库，它提供了灵活的数据结构和丰富的数据操作方法。然而，当我们面对大规模数据集时，使用 Pandas 进行数据处理可能会遇到性能瓶颈、
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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在这篇文章中，我们将对比用于基本数据操作任务的 pandas 代码片段和它们在 PySpark 中的对应功能的代码片段。利用 pandas 数据操作技能来学习 PySpark 。对于数据分析师、数据科学家和任何使用数据的人来说，能够熟练而有效地处理大数据是一项非常有优势的技能。如果你已经熟悉运用 Python 和 pandas 做常规数据处理，并且想学习处理大数据，那么熟悉 PySpark，并将用
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2022-11-27 05:57:39
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由于DolphinDB是一款相对成熟的高性能分布式时序数据库，其底层对一些方法的处理机制已经成型，这就决定了Orca在某些细节方面会与pandas存在差异。为了方便用户更快地了解和掌握Orca，本文按照以下几个模块来系统地介绍Orca与pandas存在的差异。数据类型的差异通用函数的差异Input/output的差异Series、DataFrame的差异Index Objects的差异GroupB
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2021-03-01 11:07:40
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Python编程学习圈 2020-10-29一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分
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2021-04-05 14:51:07
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数据预处理在数据科学工作流中占据60%-80%的时间成本，直接影响后续建模效果。本文聚焦结构化数据预处理数据清洗（
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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