在pandas.read_csv中有没有等同于chunksize参数的pyarrow？

在pandas.read_csv中，pyarrow库提供了类似于chunksize参数的功能。通过使用pyarrow库的read_csv函数，可以实现按块读取大型CSV文件的功能。

pyarrow.read_csv函数可以接受一个参数batch_size，用于指定每个批次的行数。这样可以将大型CSV文件分成多个较小的批次进行处理，从而减少内存的使用。

使用pyarrow.read_csv函数的示例代码如下：

import pyarrow as pa

# 指定每个批次的行数
batch_size = 1000

# 读取CSV文件
csv_file = 'path/to/csv/file.csv'
csv_reader = pa.csv.read_csv(csv_file, batch_size=batch_size)

# 遍历每个批次进行处理
for batch in csv_reader:
    # 在这里进行数据处理
    # ...

在上述示例中，通过指定batch_size参数为1000，将CSV文件分成了每个批次1000行的小块。然后可以通过遍历csv_reader对象，逐个处理每个批次的数据。

pyarrow库是一个开源的数据处理库，提供了高效的数据操作和转换功能。它与pandas库兼容，并且在处理大型数据集时具有更低的内存占用和更快的速度。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储（COS），用于存储和管理大规模的结构化和非结构化数据。您可以通过以下链接了解更多信息：腾讯云对象存储（COS）

请注意，本回答仅提供了一种解决方案，实际使用时请根据具体需求和环境选择合适的方法和工具。