pandas分块读取
时间: 2023-06-30 16:24:32 浏览: 57
pandas 提供了分块读取大文件的功能,这种方式可以有效地避免读取大文件时内存不足的问题。
下面是一个分块读取 csv 文件的示例:
```python
import pandas as pd
# 定义每个块的大小
chunk_size = 100000
# 使用 for 循环遍历每个块
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):
# 对每个块进行处理
# ...
```
在上面的代码中,我们通过 `pd.read_csv()` 函数指定了每个块的大小为 `chunk_size`,然后使用 for 循环遍历每个块,对每个块进行处理。
在对每个块进行处理时,可以使用 pandas 的常规数据操作方式来处理数据,比如筛选、排序、分组等等。需要注意的是,由于每个块的数据量可能很大,因此在对每个块进行处理时,最好只保留必要的列,以减少内存占用。
相关问题
pandas分块读取csv文件
在处理大型CSV文件时,由于内存限制,我们需要分块读取文件。Pandas提供了read_csv()方法,它允许从CSV文件中读取数据,并且可以指定每次读取的行数。
下面是一个分块读取CSV文件的示例:
``` python
import pandas as pd
chunk_size = 1000 # 每次读取的行数
csv_file = 'data.csv'
# 通过循环逐块读取数据
for chunk in pd.read_csv(csv_file, chunksize=chunk_size):
# 对每个块进行处理
# ...
```
上面的代码将CSV文件分成了大小为1000的块。在循环中,我们逐块读取文件,并对每个块进行处理,例如统计块中的数据、进行数据清洗等。
需要注意的是,每个块都是一个DataFrame对象,因此我们可以使用所有Pandas的DataFrame方法对每个块进行操作。
pandas 分块读取mssql数据库数据
可以使用 Python 的 pandas 库的 read_sql() 函数来从 MSSQL 数据库中读取数据。可以通过设置 chunksize 参数来实现分块读取数据。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import pyodbc
# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<server_name>;DATABASE=<database_name>;UID=<user_id>;PWD=<password>')
# SQL 查询语句
query = 'SELECT * FROM <table_name>'
# 分块读取数据
chunksize = 10000
for chunk in pd.read_sql(query, conn, chunksize=chunksize):
# 对每个数据块进行处理
# 例如,将数据块写入 CSV 文件中
chunk.to_csv('<output_file>.csv', mode='a', header=False)
# 关闭数据库连接
conn.close()
```
在上面的代码中,需要将 `<server_name>`、`<database_name>`、`<user_id>`、`<password>`、`<table_name>` 和 `<output_file>` 替换为实际的值。`chunksize` 参数控制每个数据块的大小,可以根据实际情况进行调整。在处理每个数据块时,可以根据需求进行处理,例如将数据块写入 CSV 文件中。