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读取较大的csv文件，然后将其拆分，导致OOM错误

读取较大的CSV文件并将其拆分是一个常见的需求，特别是在处理大数据时。OOM错误（Out of Memory）意味着内存不足，这通常是由于尝试加载整个文件到内存中导致的。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

逐行读取：使用流式读取的方式，逐行读取CSV文件，而不是一次性加载整个文件到内存中。这样可以避免OOM错误，并且适用于处理大型CSV文件。可以使用Python中的csv模块或者pandas库来实现逐行读取。
分块读取：将大的CSV文件分成多个较小的块进行读取和处理。可以使用pandas库的read_csv函数，并通过指定chunksize参数来控制每次读取的行数。这样可以将文件分成多个DataFrame对象，然后逐个处理这些块。
并行处理：如果处理速度较慢，可以考虑使用并行处理来加快处理速度。可以将大的CSV文件分成多个部分，然后使用多个线程或进程同时处理这些部分。可以使用Python中的multiprocessing库或者使用分布式计算框架如Apache Spark来实现并行处理。
数据库导入：如果需要对CSV文件进行进一步的查询和分析，可以考虑将数据导入到数据库中。可以使用数据库的导入工具或者编写脚本将CSV文件数据导入到数据库表中，然后使用SQL查询语句进行数据分析。
压缩文件处理：如果CSV文件较大，可以考虑将其压缩为zip或gzip格式，然后再进行读取和处理。这样可以减小文件大小，降低内存占用。

总结起来，处理较大的CSV文件时，可以采用逐行读取、分块读取、并行处理、数据库导入和压缩文件处理等方法来避免OOM错误。具体选择哪种方法取决于具体的需求和场景。

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相关搜索:读取csv文件，将其转换为二维数组，然后将其显示为HTML上的表格 Node从URL读取较大的zip文件，然后解压缩如何迭代csv文件的列以将其拆分为多个文件？读取包含垃圾值的错误csv文件如何拆分多个数据帧，将其转换为新的数据帧，然后另存为csv文件从Google Drive文件夹中读取多个CSV文件，然后将其附加到R中的单个文件中检查CSV文件内容并将其拆分为两个单独的文件 Pandas读取csv时未正确读取文件。没有拆分成适当的列如何读取多个.nc文件并将其导出到不同的.csv文件？将大文件拆分为较小的文件会导致内存错误 Python:当我读取CSV文件的行，然后将其写入单独的CSV文件时，所有内容都放在一个单元格中读取和拆分.csv文件，该文件包含带逗号的字符串提取最常用的单词，然后使用python将其附加到csv文件中如何获取在dask.read_csv中导致错误的csv文件的名称？使用read_csv从pandas读取csv文件中的错误数据 Spring Boot -读取URI中的CSV文件并将其作为JSON返回显示错误、矩阵、向量的python函数，读取csv文件 Julia有时从CSV文件中读取错误的值将csv文件解析为向量的向量，然后再将其输出的最快方法？读取csv文件中每列的第一个元素，然后读取整行

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