如何使用 pandas 读取大型 csv？

Question

我正在加载一个大约 16GB 的 rdx（csv 格式）文件作为 pandas 数据帧，然后我通过删除一些行来减少它。这是代码：

import pandas as pd

t_min, t_max, n_min, n_max, c_min, c_max = raw_input('t_min, t_max, n_min, n_max, c_min, c_max: ').split(' ')

data=pd.read_csv('/Users/me/Desktop/foo.rdx',header=None)

new_data=data.loc[(data[0] >= float(t_min)) & (data[0] <= float(t_max)) & (data[1] >= float(n_min)) & (data[1] <= float(n_max)) & (data[2] >= float(c_min)) & (data[2] <= float(c_max))]

此代码适用于较小的文件 (~5GB)，但它似乎无法加载这种大小的文件。有解决方法吗？或者可能是 bash 脚本方式来做到这一点？

非常感谢任何帮助或建议。

Answer 1

尝试使用chunksize参数，分块过滤，然后concat

t_min, t_max, n_min, n_max, c_min, c_max = map(float, raw_input('t_min, t_max, n_min, n_max, c_min, c_max: ').split())

num_of_rows = 1024
TextFileReader = pd.read_csv(path, header=None, chunksize=num_of_rows)

dfs = []
for chunk_df in TextFileReader:
    dfs.append(chunk_df.loc[(chunk_df[0] >= t_min) & (chunk_df[0] <= t_max) & (chunk_df[1] >= n_min) & (chunk_df[1] <= n_max) & (chunk_df[2] >= c_min) & (chunk_df[2] <= c_max)])

df = pd.concat(dfs,sort=False)

如何使用 pandas 读取大型 csv？

How to read a large csv with pandas?

python

out-of-memory

dataframe