python读取超大csv文件代码怎么写

你可以使用 pandas 库中的 read_csv 方法，加上一些参数来优化读取大文件的速度。例如，使用 chunksize 参数可以让 pandas 每次只读取一块数据，避免内存不足的问题。示例代码如下：

import pandas as pd

# 设置参数
chunksize = 1000000  # 每次读取的行数
file_path = 'your_file_path.csv'

# 逐块读取数据并进行处理
for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunksize):
    # 处理代码
    ...

希望可以帮到你！

相关问题

python读取超大csv文件性能

处理超大的 CSV 文件时，可以采用以下几种技术来提高Python的性能：

1. 使用 Pandas 库：Pandas 可以帮助我们快速读取和处理大型 CSV 文件。Pandas 库提供了 read_csv() 方法，可以读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame 对象，方便数据的处理。

2. 按块读取：如果文件太大，内存无法容纳，我们可以按块读取文件。可以使用 Pandas 的 read_csv() 方法的 chunksize 参数，将文件按照指定的块大小进行分割，然后逐块读取和处理。

3. 使用多线程：使用多线程可以提高读取文件的速度，因为可以同时读取多个文件块。可以使用 Python 的 threading 或 concurrent.futures 等模块实现多线程。

4. 使用内存映射：内存映射是一种将文件映射到内存的技术。使用内存映射技术可以避免加载整个文件到内存中，从而提高读取性能。可以使用 Python 的 mmap 模块实现内存映射。

5. 使用第三方库：除了 Pandas 库外，还有一些第三方库可以帮助我们处理大型 CSV 文件，如 Dask、Modin 等。这些库都提供了高效的读取和处理大型 CSV 文件的方法，可以根据具体需求选择适合的库。

综上所述，以上五种方法可以提高 Python 读取超大 CSV 文件的性能，但需要根据具体情况选择适合的方法。

python如何读取csv文件用代码写出来

用Python读取CSV文件可以使用csv模块或pandas模块。

使用csv模块的代码如下：

import csv

with open('文件名.csv', newline='') as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
    for row in csv_reader:
        print(', '.join(row))

使用pandas模块的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('文件名.csv')
print(df)

需要替换代码中的“文件名.csv”成你要读取的CSV文件的路径及文件名。