dask如何读取csv 并且csv有中文路径和中文数据
时间: 2024-03-11 07:47:56 浏览: 17
使用 Dask 读取 CSV 文件时,可以通过指定文件路径和一些文件读取参数来实现读取中文路径和中文数据的 CSV 文件。下面是一个示例代码:
```python
import dask.dataframe as dd
# 指定文件路径,这里使用了中文路径
path = r'中文路径/文件名.csv'
# 指定读取 CSV 文件时的参数,包括编码方式(encoding)、分隔符(sep)、列名(header)等
df = dd.read_csv(path, encoding='utf-8', sep=',', header=0)
# 打印读取结果
print(df.head())
```
注意,这里的关键是需要使用正确的编码方式来读取中文数据。另外,如果 CSV 文件中的列名也是中文的话,需要在参数中指定 header=0。
相关问题
dask 读取csv
以下是使用dask读取csv文件的示例代码:
```python
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('filename.csv')
```
这里的`dd`是`dask.dataframe`的别名,`read_csv`函数可以读取csv文件并返回一个`dask.dataframe`对象。与Pandas类似,你可以使用`head()`函数查看前几行数据,使用`compute()`函数将数据加载到内存中,然后使用Pandas的方法进行数据处理和分析。
注意:在读取csv文件时,你可以使用`dtype`参数指定每一列的数据类型,以提高读取速度和减少内存占用。
dask读取csv时可以设置分区嘛?
是的,dask读取csv时可以设置分区。可以使用dask.dataframe.read_csv函数来读取csv文件,并通过设置参数来控制分区的大小。具体来说,可以使用参数`blocksize`来设置每个分区的大小,例如:
```python
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('data.csv', blocksize=1000000) # 每个分区大小为1MB
```
这将把`data.csv`文件分成若干个大小为1MB的分区。如果文件比较大,可以使用更大的分区,这样可以提高读取数据的效率。但是,分区过大也会导致计算效率下降,因此需要根据具体情况选择合适的分区大小。