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pandas string轉(zhuǎn)dataframe的方法

 更新時(shí)間:2018年04月11日 08:56:21   作者:小煤礦屁  
下面小編就為大家分享一篇pandas string轉(zhuǎn)dataframe的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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的說明,而從string轉(zhuǎn)dataframe卻沒有提供直接的函數(shù)。

其實(shí)很簡單,我們可以把string放到一個(gè)文件對(duì)象里,然后通過read_csv函數(shù)來創(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內(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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