使用Pandas分塊處理大文件

問題：今天在處理快手的用戶數據時，遇到了一個差不多600M的txt文本，用sublime打開都蹦了，我用pandas.read_table()去讀，差不多花了近2分鐘，最后打開發現差不多3千萬行數據。這僅僅是打開，如果要處理不知得多費勁。

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解決：我翻了一下文檔，這一類讀取文件的函數有兩個參數：chunksize、iterator

原理就是不一次性把文件數據讀入內存中，而是分多次。

1、指定chunksize分塊讀取文件

read_csv 和 read_table 有一個 chunksize 參數，用以指定一個塊大小(每次讀取多少行)，返回一個可迭代的 TextFileReader 對象。

table=pd.read_table(path+'kuaishou.txt',sep='\t',chunksize=1000000) 
for df in table: 
    對df處理 
    #如df.drop(columns=['page','video_id'],axis=1,inplace=True) 
    #print(type(df),df.shape)打印看一下信息12345 

我這里又對文件進行了劃分，分成若干個子文件分別處理(沒錯，to_csv也同樣有chunksize參數)

2、指定iterator=True

iterator=True同樣返回的是TextFileReader對象

reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='\t', iterator=True) 
df=reader.get_chunk(10000) 
#通過get_chunk(size)，返回一個size行的塊 
#接著同樣可以對df處理 

直接看看pandas文檔在這一方面的內容吧。