我有9个大的csv (每个12 in ),具有完全相同的列结构和行顺序,只是每个csv的值不同。我需要逐行遍历csv,并比较其中的数据,但它们太大了,无法存储在内存中。我宁愿避免9个嵌套的"with open() as csv:“使用DictReader,这看起来非常混乱。我试过使用pandas和concatenate: files = [list_of_csv_paths]
result = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files将p
我有一个Python函数(如下所示),它从S3读取多个csv文件,并将它们分别保存为一个字典中的Pandas DataFrames。有没有办法将这个过程并行化,以便可以同时读取tables中的多个项目,而不是逐个读取?read_data(bucket_name, tables): for t in tables:
all_data[t] = dd.read_csv(&
我正在尝试迭代一个大型Pyspark Dataframe列中的所有不同值。当我尝试使用.distinct().collect()执行此操作时,即使只有两个不同的值,它也会发出“任务太大”警告。'b', 'c'])
# This code produces this warning
如何在不遇到内存问题的情况下迭代大型
我正在尝试用Python读取一个很大的csv文件;它有大约700个属性和101533行。我尝试使用pandas.read_csv命令读取文件,但它出现了内存问题,然后我尝试了这个解决方案with file("data.csv", "rb") as fsplitted by ","
print np.sum(data, axis=0) # sum along 0 axis to ge
我试图通过一个循环从两个不同的.csv文件读取值。在打开一个.csv文件时,我能够很好地运行程序;但是,当我导入第二个.csv文件时,会得到以下错误:
回溯(最近一次调用):文件"C:\Users\crteeic\Desktop\Project\FullProgram (most ).py“,第210行,in with open('MagnaDC Set Points.csv','r')和('Amatek Set Points.csv<