pandas read_csv读取大文件的Memory error问题

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas read_csv读取大文件的Memory error问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

今天在读取一个超大csv文件的时候,遇到困难:首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时:MemoryError

最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。

read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件

1.分块计算数量

from collections import Counter

import pandas as pd

size = 2 ** 10
counter = Counter()
for chunk in pd.read_csv(file.csv, header=None, chunksize=size):
counter.update([i[0] for i in chunk.values])

print(counter)

```
---
大概输出如下:
```
Counter({100: 41,
101: 40,
102: 40,
...
150: 35})
```

2.分块读取合并为一个list,list元素是dataframe,最后concat为完整dataframe

    data = pd.read_csv(path+"dika_num_trainall.csv", sep=,, engine=python, iterator=True)
    loop = True
    chunkSize = 100000
    chunks = []
    while loop:
        try:
            chunk = data.get_chunk(chunkSize)
            chunks.append(chunk)
        except StopIteration:
            loop = False
            print("Iteration is stopped.")
    print(开始合并)
    df_train = pd.concat(chunks, ignore_index=True)

 

以上是关于pandas read_csv读取大文件的Memory error问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pandas使用read_csv函数读取文件并解析日期数据列(parse dates)pandas使用read_csv函数读取文件并将缺失值转化为空字符串

pandas使用read_csv函数随机从文件中读取N行数据pandas使用read_csv函数读取空格分割的文件(space)自定义设置sep参数

pandas read_csv 修复列以读取数据中带有换行符的数据

pandas使用read_csv读取数据使用index_col参数移除Unnamed:0数据列pandas使用read_csv读取压缩格式文件

pandas使用read_csv函数读取文件时指定数据列的数据类型pandas使用read_csv函数读取文件时通过keep_default_na参数设置缺失值替换为空字符串

使用 pandas.read_csv 从 URL 读取压缩的 CSV 文件时出错