我有一个不适合我的系统内存的CSV文件。使用Pandas,我想读取散布在整个文件中的少量行。我想我可以在没有熊猫的情况下做到这一点,遵循这里的步骤:How to read specific lines of a large csv file 在pandas中,我尝试使用skiprows来只选择我需要的<
我正在尝试用Python读取一个很大的csv文件;它有大约700个属性和101533行。我尝试使用pandas.read_csv命令读取文件,但它出现了内存问题,然后我尝试了这个解决方案with file("data.csv", "rb") as fsplitted by ","
print np.sum(dat
我正在使用一个大型混合类型的pandas DataFrame,在使用pandas.DataFrame.read_csv写入并重新读取该文件之后,有大量观察结果与文本文件(或原始DataFrame)中的原始值不匹配如果我在文本编辑器中打开文本文件并找到一个特定值,在读取后它将不匹配。Hard code value found in