pandas string轉(zhuǎn)dataframe的方法
今天業(yè)務(wù)上碰到用pandas處理一個(gè)大文件的內(nèi)存不夠問(wèn)題，需要做concat 合并多個(gè)文件，每個(gè)文件數(shù)據(jù)在1.4億行左右。當(dāng)時(shí)第一反應(yīng)是把dataframe分割成多塊小文件處理，后面發(fā)現(xiàn)即使pandas內(nèi)存問(wèn)題解決了，用pickle做保存數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)提升內(nèi)存不夠的報(bào)錯(cuò)，后來(lái)把dataframe對(duì)象轉(zhuǎn)化成string，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存占用減少了近一半。
所以打算用先轉(zhuǎn)成string再dump到離線文件里，官網(wǎng)文檔上只有to_string的說(shuō)明，而從string轉(zhuǎn)dataframe卻沒(méi)有提供直接的函數(shù)。
其實(shí)很簡(jiǎn)單，我們可以把string放到一個(gè)文件對(duì)象里，然后通過(guò)read_csv函數(shù)來(lái)創(chuàng)建dataframe對(duì)象。
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
TESTDATA=StringIO("""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
""")
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")
以上這篇pandas string轉(zhuǎn)dataframe的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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