pd.read_csv()读取数据过大

可以尝试使用分块读取的方式，将数据分成多个部分进行读取，然后再进行合并。具体实现可以使用pandas的read_csv函数中的chunksize参数，指定每次读取的行数，例如：

import pandas as pd

chunksize = 1000000 # 每次读取100万行数据
reader = pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunksize)

result = pd.DataFrame()
for chunk in reader:
    result = pd.concat([result, chunk])

这样就可以将数据分块读取并合并了。

相关问题

pd.read_csv读取的数据

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件中的数据并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，通常用于存储表格数据。

读取CSV文件的语法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，'filename.csv'是要读取的CSV文件的路径和文件名。

pd.read_csv函数的一些常用参数包括：
- sep：指定分隔符，默认为逗号(,)
- header：指定作为列名的行，默认为0，即第一行
- index_col：指定作为行索引的列，默认为None，即自动生成行索引
- usecols：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列
- nrows：指定要读取的行数，默认为None，即读取所有行

读取完成后，数据将以DataFrame对象的形式存储在变量df中，可以通过df.head()方法查看前几行数据，默认显示前5行。

用pd.read_csv读取数据

好的，您可以这样使用pd.read_csv来读取数据：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('your_file_path.csv')
print(data.head())

请注意替换 `your_file_path.csv` 为您自己的csv文件路径。