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Python 数据分析之逐块读取文本的实现
脚本专栏 2024/11/20 佚名
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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：

Python 数据分析之逐块读取文本的实现

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