当数据文件过大时，由于计算机内存有限，需要对大文件进行分块读取：
import pandas as pd
f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv')
reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True)
loop = True
chunkSize = 100000
chunks = []
while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
print(df)
read_csv()函数的iterator参数等于True时，表示返回一个TextParser以便逐块读取文件；
chunkSize表示文件块的大小，用于迭代；
TextParser类的get_chunk方法用于读取任意大小的文件块；
StopIteration的异常表示在循环对象穷尽所有元素时报错；
concat()函数用于将数据做轴向连接：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False)
常用参数：
objs：Series,DataFrame或者是Panel构成的序列list;
axis：需要合并连接的轴，0是行，1是列；
join：连接的参数，inner或outer；
ignore=True表示重建索引。
以上这篇通过Pandas读取大文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
Pandas,读取,大文件
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。