在Python中,读取大数据通常使用pandas库,以下是一些常用的方法:
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1、使用read_csv
函数读取CSV文件:
import pandas as pd data = pd.read_csv('large_file.csv')
2、使用read_table
函数读取制表符分隔的文件:
import pandas as pd data = pd.read_table('large_file.tsv', sep='t')
3、使用read_fwf
函数读取固定宽度格式的文件:
import pandas as pd data = pd.read_fwf('large_file.txt', widths=[5, 10, 15])
4、使用read_excel
函数读取Excel文件:
import pandas as pd data = pd.read_excel('large_file.xlsx')
5、使用read_sql
函数从数据库中读取数据:
import pandas as pd import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') query = "SELECT * FROM large_table" data = pd.read_sql(query, conn)
6、使用read_json
函数读取JSON文件:
import pandas as pd data = pd.read_json('large_file.json')
7、使用read_hdf
函数读取HDF5文件:
import pandas as pd data = pd.read_hdf('large_file.h5', 'key')
8、使用read_parquet
函数读取Parquet文件:
import pandas as pd data = pd.read_parquet('large_file.parquet')
这些方法可以帮助你在Python中读取不同类型的大数据文件,你可以根据实际需求选择合适的方法。
文章题目:python如何读取大数据
浏览路径:http://www.mswzjz.cn/qtweb/news47/29947.html
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