如何读取非常大的 CSV 的一小部分行。 Pandas - 时间序列 - 大型数据集答案

【问题标题】：How to read a small percentage of lines of a very large CSV. Pandas - time series - Large dataset如何读取非常大的 CSV 的一小部分行。 Pandas - 时间序列 - 大型数据集
【发布时间】：2019-05-23 12:41:44
【问题描述】：

我在一个大文本文件中有一个时间序列。该文件超过 4 GB。

因为它是一个时间序列，我只想阅读 1% 的行。

所需的极简主义示例：

df = pandas.read_csv('super_size_file.log',
                      load_line_percentage = 1)
print(df)

想要的输出：

>line_number, value
 0,           654564
 100,         54654654
 200,         54
 300,         46546
 ...

加载后我无法重新采样，因为一开始加载它需要太多内存。

我可能想逐块加载并重新采样每个块。但对我来说似乎效率低下。

欢迎任何想法。 ;)

【问题讨论】：

read_csv 有一个 nrows arg 和 chunksize，你有没有尝试过这些：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…
你可以运行linux head命令，阅读head super_size_file.log > small_sample.log或head -n 1000 super_size_file.log > small_sample.log
@EdChum：nrows 加载 n 第一行。我想全部加载，但 100 行中只有 1 行... chunkzise 很棒，但加载每个块需要时间。（99% 我不想要）。但这绝对是我的 B 计划。 @ sh.jeon：linux 中的'head' 似乎与nrows 相同。（有趣的顺便说一句，但从我的角度来看同样的评论）

标签： python pandas time-series bigdata

【解决方案1】：

每当我必须处理一个非常大的文件时，我都会问“Dask 会做什么？”。

将大文件加载为dask.DataFrame，将索引转换为列（由于无法进行完全索引控制而导致的解决方法），然后过滤该新列。

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd

nth_row = 100  # grab every nth row from the larger DataFrame
dask_df = dd.read_csv('super_size_file.log')  # assuming this file can be read by pd.read_csv
dask_df['df_index'] = dask_df.index
dask_df_smaller = dask_df[dask_df['df_index'] % nth_row == 0]

df_smaller = dask_df_smaller.compute()  # to execute the operations and return a pandas DataFrame

这将为您提供较大文件中的第 0、100、200 行等。如果您想将 DataFrame 减少到特定列，请在调用计算之前执行此操作，即dask_df_smaller = dask_df_smaller[['Signal_1', 'Signal_2']]。您还可以使用 scheduler='processes' 选项调用计算以使用 CPU 上的所有内核。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在使用 read_csv pandas 函数时输入要读取的行数。这是你可以做的：

import pandas as pd
# Select file 
infile = 'path/file'
number_of_lines = x
# Use nrows to choose number of rows
data = pd.read_csv(infile,, nrows = number_of_lines*0.01)

如果你想像你提到的那样逐块读取数据，你也可以使用 chunksize 选项：

chunksize = 10 ** 6
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize):
    process(chunk)

【讨论】：

【解决方案3】：

看看Iterating through files chunk by chunk。它包含一个优雅的描述如何以块的形式读取 CSV 文件。

基本思想是传递 chunksize 参数（每个块的行数）。然后，在一个循环中，你可以逐块读取这个文件。

【讨论】：

【解决方案4】：

这应该做你想做的。

# Select All From CSV File Where

import csv
# Asks for search criteria from user
search_parts = input("Enter search criteria:\n").split(",")
# Opens csv data file
file = csv.reader(open("C:\\your_path\\test.csv"))
# Go over each row and print it if it contains user input.
for row in file:
    if all([x in row for x in search_parts]):
        print(row)

# If you only want to read rows 1,000,000 ... 1,999,999
read_csv(..., skiprows=1000000, nrows=999999)

【讨论】：