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即使您是初学者，如何在 Python 中处理大型数据集
您不需要高级技能即可处理大型数据集。借助 Python 的内置功能和库，即使您是初学者，也可以毫不费力地处理大型数据集。
来源:KDnuggets简介
在 Python 中处理大型数据集通常会导致一个常见问题：您使用 Pandas 加载数据，并且您的程序速度缓慢或完全崩溃。这通常是因为您试图同时将所有内容加载到内存中而发生的。
大多数内存问题源于加载和处理数据的方式。通过一些实用技术，您可以处理比可用内存大得多的数据集。
在本文中，您将学习在 Python 中高效处理大型数据集的七种技术。我们将从简单开始并逐步构建，因此到最后，您将确切地知道哪种方法适合您的用例。
🔗 您可以在 GitHub 上找到代码。如果您愿意，可以运行此示例数据生成器 Python 脚本来获取示例 CSV 文件并使用代码片段来处理它们。
1. 分块读取数据
对初学者最友好的方法是将数据分成较小的部分，而不是一次加载所有内容。
考虑这样一个场景：您有一个大型销售数据集，并且您想要查找总收入。以下代码演示了这种方法：
将 pandas 导入为 pd
# 定义块大小（每个块的行数）
块大小 = 100000
总收入 = 0
# 分块读取并处理文件