python中大批量数据读取pd.read_csv函数忽略空白csv文件，继续读取有内容的csv文件

Python中，使用pandas库中的read_csv函数可以读取csv文件。如果要忽略空白的csv文件，可以使用try-except语句来捕获异常并跳过空白文件。具体实现方法如下：

import os
import pandas as pd

# 获取当前目录下所有csv文件
csv_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]

# 读取所有非空白csv文件
for file in csv_files:
try:
data = pd.read_csv(file)
if not data.empty:
# 处理非空白csv文件的代码
pass
except pd.errors.EmptyDataError:
# 跳过空白csv文件
pass

相关问题

校验大批量csv数据

校验大批量CSV数据通常涉及几个步骤，因为手动检查不可能对大量文件有效。以下是处理这个任务的一般流程：

1. **导入库**：使用Python等支持的数据处理语言，如pandas，可以方便地读取和操作CSV文件。

import pandas as pd

2. **读取CSV**：使用`read_csv()`函数逐个加载文件，或者一次性读取整个目录，如果文件太多。

data = pd.read_csv('path/to/csv/files', chunksize=1000)  # 分块读取

3. **数据清洗**：检查每一部分数据，验证关键字段是否完整、数据类型是否正确、值是否存在异常。例如，验证邮箱地址格式、日期是否合法等。

def validate_data(chunk):
    # 进行列名、数据类型的检查，以及自定义的业务规则检查
    # ...

for chunk in data:
    validate_data(chunk)

4. **错误记录和报告**：如果发现错误，记录它们的位置和类型，以便后续处理或报告。

errors = []  # 初始化错误列表
for chunk, errors_in_chunk in zip(data, validate_data(data)):
    errors.extend(errors_in_chunk)

# 打印或保存错误信息
print(f"Found {len(errors)} errors:")
for error in errors:
    print(error)

5. **错误处理或修复**：根据需要，可以选择跳过有问题的数据、修正错误或生成警告。

6. **合并结果**：如果分块读取，最后将所有部分的结果合并在一起。

完成上述步骤后，你可以得到一份关于所有CSV文件中问题的详细报告，并可以根据情况选择是否继续后续分析或数据处理过程。

将文本里大批量数据单行执行

在处理大量文本数据时，如果需要对每一行执行相同的操作，通常可以采用批处理（Batch Processing）的方式。批处理是指将一系列的数据作为一个整体一次性地读取、处理和存储，而不是逐条处理。这种技术常见于数据分析软件（如Python的pandas库）中，例如使用`read_csv()`函数一次性加载整个文件到DataFrame，然后使用`apply()`或`.map()`等函数按行操作：

import pandas as pd

# 读取批量数据
data = pd.read_csv('big_data.txt', chunksize=1000)  # 分块读取大文件

for chunk in data:
    # 对每一块数据执行单行操作
    processed_chunk = chunk.apply(process_row_function, axis=1)
    
    # 可以选择存储或者进一步处理每个处理后的片段
    save_processed_data(processed_chunk)

def process_row_function(row):
    # 这是一个示例函数，实际操作取决于需求
    row['processed_column'] = do_something(row['column_name'])
    return row

在这个例子中，`chunksize`参数控制了每次处理的行数，可以根据内存大小调整。对于非常大的文件，还可以考虑使用流式处理（Streaming），它不需要一次性加载所有数据。