根据条件从超大 (48GB) CSV 文件中提取行

Question

我有一个非常大的 CSV 文件，其中包含超过 5 亿行。

但是我只需要根据特定条件从中提取几千行。 我目前正在使用：

with open('/home/Documents/1681.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    rows = [row for row in reader if row['flag_central'] == 1]

这里的条件是如果flag_central == 1，我需要该行。

但是，由于文件非常大，我无法执行上述代码。我相信这是因为我使用的for 循环导致了这个问题。

我是否可以根据上述条件从 CSV 文件中提取这些特定行？

Answer 1

如果这是一个重复的过程和/或您有更复杂的条件要处理，这里有一种快速、低内存的 Python 方法，可以让您快速完成：

#!/usr/bin/env python
# put this in parsecsv.py, then chmod +x parsecsv.py
import sys
output = lambda l: sys.stdout.write(l)
for line in sys.stdin:
    fields = line.split(',')
    # add your conditions below
    # call output(line) to output
    if fields[0] == "foo":
         output(line)

这旨在用作命令行中的管道过滤器：

$ cat file | parsecsv > extract.csv

其实我写了更多generic & maintainable template，你可能会觉得有用。

Answer 2

如果这是一次性任务，我建议先使用 unix 命令，然后处理提取：

cat file | awk -F , '{ if ($5 == "1") print $0 }' > extract.csv

其中 -F 指定列分隔符，5 是列号。首先通过

解决这个问题

cat file | head -n 1 | tr ',' '\n' | nl | grep flag_central
=>
5   flag_central
^ this is the field number ($5)

这样您就不会产生先将 csv 文件转换为 python 对象的成本。取决于您的用例 YMMV。

Answer 3

您可以使用Pandas。我唯一需要注意的是，对于这么大的文件，您需要分批导入文件。

import pandas as pd
tp = pd.read_csv('/home/Documents/1681.csv', iterator=True, chunksize=10000)
df = pd.concat(tp, ignore_index=True)

然后您可以从那里提取您感兴趣的行：

rows = df[df['flag-central'] == 1]

如果您想将此返回到 csv 文件，则可以使用 to_csv：

rows.to_csv('filename.csv')

Answer 4

您可以使用pandas：

import pandas as pd

chunk_list=[]
for chunk in pd.read_csv('/home/Documents/1681.csv', chunksize=10000):
    chunk_list.append(chunk[chunk['flag_central'] == 1]`

final_df = pd.concat(chunk_list)

基本上，这将一次读取 10000 行并过滤不符合条件的行，这些行被附加到一个列表中，当完成时，这些块被连接到一个最终的数据帧中