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我的代码是:data_review=pd.read_json('review.json')我有数据review作为流： {
// string, 22 character unique user id, maps to the user in user.json": "
浏览 65提问于2017-10-17得票数 12
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这不是读取大型JSON文件，而是以最有效的方式读取大量JSON文件。我正在处理来自的数据集。目前，我正在用下面的方式将它们读入熊猫，在经过了几个选项之后，因为这是最快的，如所示import pandas as pd import ujson as jsonjson
path = "..root, dirs, files in os.walk(path) for fi
浏览 4提问于2017-01-13得票数 6
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我有一个很大的python值字典(大约50 GB)，并将其存储为JSON文件。当涉及到打开文件和写入文件时，我遇到了效率问题。数据基本上存储了大型图中节点之间的路径长度。我不能将数据存储为图形，因为搜索两个节点之间的连接需要花费太长时间。
任何帮助都将不胜感激。谢谢!
浏览 1提问于2018-12-25得票数 6
我正在练习python pandas的使用，我有一个问题如下：pd.to_numeric()谢谢。欧文
浏览 2提问于2017-06-23得票数 2
jsonlines文件的文件： {"id": 1, "uuid": "1344800117571260417"}
{"id": 2, "uuid": "1344900117571260918"} 如果我试着用Pandas阅读它，就像这样： df = pd.read_json('file.jsonl', orient='records', lines=True) 我得到了以下DataF
浏览 2提问于2021-04-17得票数 7
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我正在尝试遵循Pandas教程，读写数据。(https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/02_read_write.html)我得到了这个命令 titanic =FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/titanic.csv' 我知道我可以从某个地方下载该文件，并将其放在我的工作目录中的一
浏览 15提问于2020-08-27得票数 0
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作为Pandas的新手，我会发现有一篇关于Stackoverflow的文章是有用的，在这里我们可以描述和评论不同的替代方案--处理常规计算机中无法加载的数据(我将在16 of的RAM上划出底线)。理想情况下，我希望执行类似的操作，就像我通常在Pandas上执行的操作一样。我已经阅读了论坛，并找到了一些方法将cvs文件划分为更易于管理的1Gb文件，我可以使用read_csv分别加载和处理这些文件。例如，这个问题展示了如何分割一个大型的cvs文件。1)然而，如果不将它们全部读入内存，那么如何有效地操作典型的熊
浏览 5提问于2016-08-10得票数 2
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我想在pandas dataframe中阅读它。快速读取sas数据集的最佳方法是什么？我使用了下面的代码，它太慢了：df = pd.read_sas("xxxx.sas7bdat", chunksize = 10000000) dfs.append(chunk)有没有更快的方法来读取python中的大型数据集？
浏览 1提问于2019-10-30得票数 2
关于bag_unpack在Kusto中的性能和使用的一些问题：
如何在所有顶级属性都相同的列上的大型数据集上使用bag_unpack (因此每行都有一个具有相同属性名称的动态包，因此袋子解包产生的每个列都有一个值如何在顶级属性不完全相同的列上的大型数据集中使用bag_unpack，因此，不需要使用相同的顶级属性(因此会出现一些未打包的列具有空/无值的行)？bag_unpack是否使用任何在性能上被认为性能较慢的方法，如extract_json
浏览 11提问于2022-05-05得票数 2
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对于当前的项目，我正在使用一个来自JSON文件的大型Pandas DataFrame。只要在Pandas中调用JSON文件的特定对象，我就会得到一些关键错误，比如KeyError: 'date' (行df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) )。JSON文件具有以下结构：{"stock_symbol": "AMG", "
浏览 2提问于2020-07-14得票数 0
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如何在不设置集群计算基础设施(如Hadoop或Spark )的情况下，将适度大小的Parquet数据集读入内存中的Pandas DataFrame？这只是我想在内存中阅读的少量数据--在笔记本电脑上使用一个简单的Python脚本。数据不驻留在HDFS上。它要么在本地文件系统上，要么在S3中。我不想分拆和配置其他服务，如Hadoop、Hive或Spark。
我以为Blaze/Odo会让这成为可能: Odo文档提到了Parquet，但是这些例子似
浏览 22提问于2015-11-19得票数 146
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在PHP中，我知道了如何在JSON解码后使用{name-with-reserved-chars}表示法来访问对象数据，但我在路径中也有索引值(如)。下面是一个基于大型JSON对象的示例：[0]["bibliographic-dataexchange-documen
浏览 3提问于2013-02-04得票数 1
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我学习C已经有一段时间了，但仍然对在C(一个大型应用程序，如Linux内核)中设计大型程序感到困惑。
从有类的Java开始，很难理解如何在C中设计一个大型应用程序。人们可以建议哪些建议/链接，从高级语言过渡到使用低级别语言(如C )设计应用程序？
浏览 0提问于2012-05-14得票数 9
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我的json结构如下："First":"xxxx","Loop": { {Url & Time foreach object in the arrayDateREFERENCE ASSEMBLY [Newtonsoft.Json
浏览 0提问于2018-04-10得票数 1
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目前，我正在一个数据帧中阅读，其时间戳来自电影00(天)：00( 24小时到24天)：00(分钟)：00(秒)或者，使用timedelta，我将如何在数据帧中将DD输入HH，这样熊猫就可以使其成为"1天HH:MM:SS“。
浏览 12提问于2022-03-09得票数 0
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我有一个csv，我无法使用read_csv阅读它，用崇高的文本打开csv，如下所示：text,2,3HELLO
,3,4谢谢!
浏览 0提问于2017-05-03得票数 4
我正在阅读大型json文件中的React本机代码，但它给我带来了无法接受的性能问题。大型文件的性能问题也在它们的中提到。
有没有其他方法可以帮助我在不影响性能的情况下从文档目录中读取文件？
浏览 0提问于2016-05-20得票数 5
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