Python
读取
CSV
文件
处理大数据在数据分析和处理中，CSV（逗号分隔值）
文件
是常见的数据格式之一。
Python
提供了强大的工具和库来
读取
和处理CSV
文件
，这对于处理大数据非常有用。本文将介绍如何使用
Python
读取
CSV
文件
，并对大数据进行处理。
我有一个
python
模块的问题，它不能处理导入大数据
文件
(
文件
目标.csv重量接近1 Gb)加载此行时
出现
错误：targets = [(name, float(X), float(Y), float(Z), float(BG))for name, X, Y, Z, BG in csv.reader(open('targets.csv'))]回溯：^{pr2}$我想知道有没有办法打开
文件
目标.csv...
我有一个类似他的数据框：BirthYear Sex Area Count2015 W Dhaka 62015 M Dhaka 32015 W Khulna 12015 M Khulna 82014 M Dhaka 132014...
# 由于数据量较大，一次性读入可能造成
内存
错误(Memmory Error),因而使用pandas的分块
读取
def read_from_local(file_name, chunk_size=500000):
pandas中read_xxx的块
读取
功能pandas设计时应该是早就考虑到了这些可能存在的问题，所以在read功能中设计了块
读取
的功能，也就是不会一次性把所有的数据都放到
内存
中来，而是分块读到
内存
中，最后再将块合并到一起，形成一个完整的DataFrame。def read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None,coerce_...
比如有一个挺大的
文件
，用pd.
read_csv
来
读取
时，会
出现
memoryerror
的错误。但是实际上你只需要读其中部分列的数据，然后把这些数据存进新的
文件
。你可以这样实现：
#!/usr/bin/env
python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
path=u'G...
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 Count...
在用
python
处理数据处理的时候有时候会碰到较大的数据集，可能会
出现
Memory Error 的问题，经过我的尝试，总结如下几个方案：
1. 修改数据类型的长度
修改数据类型的长度，可以对数据进行
内存
压缩，从而减少
内存
的占用。
import time
# 对数据进行
内存
压缩
def reduce_mem_usage(df):
starttime = time.time()
numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'floa
python
处理大训练集过程中经常会遇到的Memory Error问题
这里看了几位博主的解决方案进行了整理，感谢分享！
http://chenqx.github.io/2014/10/29/
Python
-fastest-way-to-read-a-large-file/
https://blog.csdn.net/weixin_39750084/article/details/81501395
在数据分析工作中，时常会遇到数据量巨大的CSV
文件
，这无疑给我们带来很大困扰，总是
内存
溢出
和程序崩溃。在此教会各位Pandas的5招，让你轻松应对超大CSV
文件
，
内存
问题不再是障碍。
最近接到一个需求是把近100G的CSV数据（多个目录的多个
文件
，单
文件
最大1G，每个目录下是同一类目的数据，类目数据需要做排重处理）导入Mysql
环境：桌面笔记本电脑，i5+8G（约2G可用
内存
）+128GSSD+1T+Win10
实现过程记个流水账
最开始是想用PHP或
python
，一行一行
读取
，然后再写入，计算了一下需要时间太长了，最终选择了
python
+pandas方案
其中遇到的...
一般
出现
这样的情况，是由于
读取
的数据量过大，
内存
使用到一定时会终止
内存
如果你的
Python
是32位的，那么你的pandas和Numpy也只能是32位的，当你的
内存
使用超过2G时，就会自动终止
内存
。
终极解决方法：再安装一个64位的
python
，并且重写安装64位的所需的API，可以当副本使用，再你需要
读取
大
文件
时切换这个副本使用就基本没问题了
