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Python 数据分析之逐块读取文本的实现
脚本专栏 2024/9/29 佚名
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背景

《利用Python进行数据分析》，第 6 章的数据加载操作 read_xxx，有 chunksize 参数可以进行逐块加载。

经测试，它的本质就是将文本分成若干块，每次处理 chunksize 行的数据，最终返回一个TextParser 对象，对该对象进行迭代遍历，可以完成逐块统计的合并处理。

示例代码

文中的示例代码分析如下：

from pandas import DataFrame,Series
import pandas as pd
 
path='D:/AStudy2018/pydata-book-2nd-edition/examples/ex6.csv'
# chunksize return TextParser
chunker=pd.read_csv(path,chunksize=1000)
 
# an array of Series
tot=Series([])
chunkercount=0
for piece in chunker:
	print '------------piece[key] value_counts start-----------'
	#piece is a DataFrame,lenth is chunksize=1000,and piece[key] is a Series ,key is int ,value is the key column
	print piece['key'].value_counts()
	print '------------piece[key] value_counts end-------------'
	#piece[key] value_counts is a Series ,key is the key column, and value is the key count
	tot=tot.add(piece['key'].value_counts(),fill_value=0)
	chunkercount+=1
 
#last order the series
tot=tot.order(ascending=False)
print chunkercount
print '--------------'

流程分析

首先，例子数据 ex6.csv 文件总共有 10000 行数据，使用 chunksize=1000 后，read_csv操作返回一个 TextParser 对象，该对象总共有10个元素，遍历过程中打印 chunkercount验证得到。

其次，每个 piece 对象是一个 DataFrame 对象，piece['key'] 得到的是一个 Series 对象，默认是数值索引，值为 csv 文件中的 key 列的值，即各个字符串。

将每个 Series 的 value_counts 作为一个Series，与上一次统计的 tot 结果进行 add 操作，最终得到所有块数据中各个 key 的累加值。

最后，对 tot 进行 order 排序，按降序得到各个 key 的值在 csv 文件中出现的总次数。

这里很巧妙了使用 Series 对象的 add 操作，对两个 Series 执行 add 操作，即合并相同key：key相同的记录的值累加，key不存在的记录设置填充值为0。

输出结果为：

Python 数据分析之逐块读取文本的实现

标签：
Python,逐块读取文本
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