pandas分批读取大数据集教程

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域.有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救"生命". 一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器.所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便. Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值 下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数据,做为方法的入参1

多的不说,看了代码就懂了! df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) def my_test(a, b): return a + b df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print df 以上这篇pandas 使用apply同时处理两列

如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来.行,你有8000w条样本你牛逼,我就取400w条出来跑跑总行了吧(狡滑脸). 下图是2015年kaggle上一个CTR预估比赛的数据集: 看到train了吧,原始数据集6个G,特征工程后得多大?那我就取400w出来train.为了节省时间和完整介绍分批读入数据的功能,这里以test数据集为例演示.其实就是使用pa

当数据文件过大时,由于计算机内存有限,需要对大文件进行分块读取: import pandas as pd f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv') reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chun

直接利用numpy读取非数字型的数据集时需要先进行转换,而且python3在处理中文数据方面确实比较蛋疼.最近在学习周志华老师的那本西瓜书,需要没事和一堆西瓜反复较劲,之前进行联系的时候都是利用批量替换先清理一遍数据,不过这样实在是太麻烦了,今天偶然发现可以使用pandas来实现读取中文数据集的功能. 首先分享一下数据集: 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,密度,含糖率,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,0.7

本文实例讲述了python简单读取大文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python读取大文件(GB级别)采用的办法很简单: with open(...) as f: for line in f: <do something with line> 例如: with open(filepath,'r') as infile: for line in infile: print line 一切都交给python解释器处理,读取效率很高,且占用资源少. stackoverflow参考链接:

php读取大文件可以使用file函数和fseek函数,但是二者之间效率可能存在差异,本文章向大家介绍php file函数与fseek函数实现大文件读取效率对比分析,需要的朋友可以参考一下. 1. 直接采用file函数来操作 由于 file函数是一次性将所有内容读入内存,而PHP为了防止一些写的比较糟糕的程序占用太多的内存而导致系统内存不足,使服务器出现宕机,所以默认情况下限制只能最大使用内存16M,这是通过php.ini里的 memory_limit = 16M 来进行设置,这个值如果设置-1,

本文实例讲述了C#使用FileStream循环读取大文件数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天学习了FileStream的用法,用来读取文件流,教程上都是读取小文件,一次性读取,但是如果遇到大文件,那么我们就需要循环读取文件. 直接上代码. 引用命名空间 using System.IO; 下面就是循环读取大文件的代码 class Program { static void Main(string[] args) { //循环读取大文本文件 FileStream fsRead; //获

1.概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件.Java--回归基础. 2.在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava和ApacheCommonsIO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致程序抛出OutOfMemoryErro

先给大家介绍下python pickle存储.读取大数据量列表.字典的数据 针对于数据量比较大的列表.字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb')

这篇文章主要介绍了简单了解Python读取大文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 通常对于大文件读取及处理,不可能直接加载到内存中,因此进行分批次小量读取及处理 I.第一种读取方式 一行一行的读取,速度较慢 def read_line(path): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fout: line = fout.readline() while line: line