Python|解决导入数据的时候memory error问题

Python学习:numpy库 数据量太大出现Memory Error问题的解决方法汇总 python处理大训练集过程中经常会遇到的Memory Error问题 这里看了几位博主的解决方案进行了整理,感谢分享! http://chenqx.github.io/2014/10/29/Python-fastest-way-to-read-a-large-file/ https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39750084/article/details/81501395 ... 阅读详情

本人在分析处理数据的时候,用pandas直接读取5.5G的csv文件吗,结果出现memory error,通过百度和借鉴大佬的博客,解决了这个问题。

是通过一次读取10000行来解决。

# path 为你的文件路径
data = pd.read_csv(filepath, sep=',',engine = 'python',iterator=True, header=None)
loop = True
chunkSize = 10000
chunks = []
index = 0
while loop:
    try:
        chunk = data.get_chunk(chunkSize)
        chunks.append(chunk)
        index += 1
        print('当前读到第%d行数据'%(index*chunkSize))

    except StopIteration:
        loop = False
        print("迭代结束")
print('开始合并')
data = pd.concat(chunks, ignore_index= True)
print('合并完成')

最后成功解决问题。

openpyxl处理50万行Excel数据,出现memory error问题,请教大神代码怎么修改 代码如下: import openpyxl as ops import gc wb02=ops.load_workbook(“G:/Python/Project/data.xlsx”) ws01=wb02.worksheets[0] rows_num=ws01.max_row cols_num=ws01.max_column print(rows_num,cols_num) for i in ra... 阅读详情

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