pandas分块数据代码

分块数据是指将数据划分成一定大小的块，以便于处理大规模数据。在 Pandas 中，可以使用 `read_csv()`、`read_excel()` 和 `read_sql()` 等函数读取数据时设置 `chunksize` 参数实现分块读取。以下是一个示例代码，将一个 csv 文件按 100 行为一组进行分块读取：

import pandas as pd

# 设置分块大小
chunksize = 100

# 读取csv文件
reader = pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunksize)

# 处理每个分块数据
for chunk in reader:
    # 对每个分块进行操作
    print(chunk.head())

在上述代码中，`read_csv()` 函数读取了名为 `data.csv` 的 csv 文件，并将其分成了每个包含 100 行数据的块。然后使用 `for` 循环遍历每个块，并对每个块进行操作。在实际应用中，可以根据数据的大小和内存限制来设置合适的分块大小。

相关问题

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：

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。

pandas分块读取

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：

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。