pandas 读取较大csv文件

在Python中，使用pandas库可以方便地读取较大的CSV文件。在引用中，使用了pandas的read_csv函数，并将iterator参数设置为True，这样可以实现分块读取大文件的功能。然后使用get_chunk方法逐块读取数据，这样可以避免一次性加载整个文件导致内存不足的问题。这种方法在性能方面表现良好，可以快速加载大型CSV文件。另外，在引用中，也展示了使用pandas的read_csv函数来读取一个CSV文件的方法，可以根据需要设置文件路径和参数。最后，在引用中，还展示了使用pandas的head方法和tail方法来查看CSV文件的前10条和最后10条数据的方法，这对于了解文件的格式和内容也很有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据处理：1 用pandas处理大型csv文件 2 使用Pandas分块处理大文件 3 分块读取](https://blog.csdn.net/wld914674505/article/details/81431128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【数据处理】Pandas读取CSV文件示例及常用方法（入门）](https://blog.csdn.net/AwesomeP/article/details/124975721)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]