【python 处理亿级数据】使用 Pandas 处理亿级数据

此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。事实确实如此，在数据分析领域，那么如何处理亿级数据呢，pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能,非常不错。可谓是瑞士中的军刀

python 读取亿级数据代码如下：

# encoding: utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import time
import pandas as pdtime1=time.time()
import pandas as pd
# Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取
# 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。
# 实验结果足以说明，在非">5TB"数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
reader = pd.read_csv('C:/taobao/22.csv', iterator=True)loop = True
chunkSize =10000000
chunks = []
while loop:try:chunk = reader.get_chunk(chunkSize)chunks.append(chunk)except StopIteration:loop = Falseprint "Iteration is stopped."
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
print df
time2=time.time()
print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'

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