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Python 逐块读取文本 Python 数据分析之逐块读取文本的实现

毕小宝 人气:0

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:

在这里插入图片描述

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