python 拆分大数据csv文件

以下是一种Python拆分大数据CSV文件的方法：

import pandas as pd
import os

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('big_data.csv')

# 拆分文件
chunk_size = 1000000 # 每个文件的行数
batch_num = 1 # 文件编号
for chunk in pd.read_csv('big_data.csv', chunksize=chunk_size):
    chunk.to_csv('batch_{}.csv'.format(batch_num), index=False)
    batch_num += 1

# 读取文件夹中的所有CSV文件
input_dir = '/data/bigfiles/'
files = os.listdir(input_dir)
data_list = []
for file in files:
    data_list.append(pd.read_csv(input_dir + file))

# 对部分数据进行独热码编码
# 对户型进行独热编码
data = data.join(pd.get_dummies(data.户型))
# data = data.drop('户型',axis = 1)
# 对区域类型结构
print(data.区域.unique())
data = data.join(pd.get_dummies(data.区域))
data.head()

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python大数据一元线性回归

一元线性回归是Python中用于预测数值输出的一种基础统计方法，特别是在处理与单个自变量（独立变量）相关的大数据集时。在Python中，最常用的库是`scikit-learn`，它提供了简单易用的API来进行线性回归分析。

以下是一元线性回归的基本步骤：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn import metrics

2. **加载和预处理数据**：
使用pandas读取CSV或Excel文件，处理缺失值、异常值和标准化数据。

3. **拆分数据集**：

   X = df['your_feature_column'].values.reshape(-1, 1) # 特征列
   y = df['target_column'].values.reshape(-1, 1)     # 目标列
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. **创建模型**：

   model = LinearRegression() 

5. **训练模型**：

   model.fit(X_train, y_train)

6. **预测和评估**：

   y_pred = model.predict(X_test)
   print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
   print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
   print('Root Mean Squared Error:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

7. **保存和使用模型**：
如果需要，可以使用`joblib`或其他工具将模型保存到文件中，以便后续使用。