python读取几个G的csv文件方法

下面是python读取几个G的csv文件方法的完整攻略：

1. 概述

CSV（逗号分隔值）是一种常见的电子表格文件格式，通常用于存储大量的结构化数据。由于其简单易用和多语言支持，CSV文件在数据科学和机器学习中被广泛使用。

但是，当CSV文件的大小达到几个GB时，很多常见的读取CSV文件的方法难以胜任。为了读取这些大型CSV文件，需要使用一些专门的技术和工具。

2. 使用pandas读取大型CSV文件

pandas是一种流行的数据处理库，支持读取各种类型的数据文件，包括CSV文件。Pandas提供了一个称为“pandas.read_csv”的方法，该方法可以逐块读取大型CSV文件，并将其转换为pandas数据框。

以下是读取大型CSV文件的基本步骤：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，并设置chunksize参数
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=100000):
    process_chunk(chunk)

• 'large_file.csv'是文件名，可以替换为要读取的CSV文件名。
• chunksize参数设置为100000，表示一次读取100000行数据。根据CSV文件的大小和电脑内存的限制，可以自行选择合适的chunksize。

3. 使用dask读取大型CSV文件

dask是一种处理大型数据集的Python库，它提供了一种分布式计算框架，可以对大型CSV文件进行高效的读取和处理。

以下是使用dask读取大型CSV文件的基本步骤：

import dask.dataframe as dd

# 读取CSV文件并存储为dask.dataframe对象
df = dd.read_csv('large_file.csv')

# 分组处理数据
result = df.groupby('column_name').mean().compute()

• 'large_file.csv'替换为要读取的CSV文件名。
• dask.dataframe对象可以使用pandas的大多数方法进行处理。

4. 示例说明

以下是两个示例说明，演示如何使用pandas和dask读取大型CSV文件，并计算数据的总和和平均值：

示例1：使用pandas读取大型CSV文件

import pandas as pd

# 读取CSV文件并计算数据的总和和平均值
total_sum = 0
total_count = 0
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=100000):
    chunk_sum = chunk['column_name'].sum()
    chunk_count = chunk['column_name'].count()
    total_sum += chunk_sum
    total_count += chunk_count
mean = total_sum / total_count

print('Total Sum: {}'.format(total_sum))
print('Total Count: {}'.format(total_count))
print('Mean: {}'.format(mean))

示例2：使用dask读取大型CSV文件

import dask.dataframe as dd

# 读取CSV文件并计算数据的总和和平均值
df = dd.read_csv('large_file.csv')

total_sum = df['column_name'].sum().compute()
total_count = df['column_name'].count().compute()
mean = total_sum / total_count

print('Total Sum: {}'.format(total_sum))
print('Total Count: {}'.format(total_count))
print('Mean: {}'.format(mean))

以上就是python读取几个G的csv文件方法的完整攻略，希望能对你有所帮助。