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Python + pandas + chunksize 如何分块 分组 再汇总统计?
bccber · 2017-08-10 15:28:43 +08:00 · 5474 次点击这是一个创建于 2663 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
有一个很大的文件 内容是一行一个 MD5 值 我需要统计每个 MD5 出现的次数
如果直接 pandas.read_csv 会 MemoryError
一行一行读+字典 也行 但不是我要的
怎么使用 分块读取 然后分组统计再汇总?
loop = True
chunkSize = 100000
chunks = []
while loop:
try:
chunk = data.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
如果直接 pandas.read_csv 会 MemoryError
一行一行读+字典 也行 但不是我要的
怎么使用 分块读取 然后分组统计再汇总?
loop = True
chunkSize = 100000
chunks = []
while loop:
try:
chunk = data.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
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ferstar 2017-08-10 16:03:15 +08:00
刚好手上有个类似的数据集，唯一与楼主不同的是每一行是一个[100, 150]的整数，我是这样统计的：
--- ```python from collections import Counter import pandas as pd size = 2 ** 10 counter = Counter() for chunk in pd.read_csv('file.csv', header=None, chunksize=size): counter.update([i[0] for i in chunk.values]) print(counter) ``` --- 大概输出如下： ``` Counter({100: 41, 101: 40, 102: 40, ... 150: 35}) ``` |
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caomaocao 2017-08-10 16:33:30 +08:00
Counter() 或者 Mapreduce 的思想做哦~
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chuanqirenwu 2017-08-10 19:18:38 +08:00
dask 一行搞定。
dd.groupby().count()，和 pandas 一样的 API，但是把 fill in memory 拓展到 fill in disk。 |
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zhusimaji 2017-08-10 19:22:59 +08:00 via iPhone
Counter 可以试试，有分布式观景首选 mapreduce
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zhusimaji 2017-08-10 19:24:08 +08:00 via iPhone
分布式环境
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zhusimaji 2017-08-10 19:33:11 +08:00 via iPhone
@chuanqirenwu 学习新姿势，一般数据量大都是实用 spark 完成计算，刚去看了下 dask，不错的包
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liprais 2017-08-10 19:43:35 +08:00 via iPhone
sort | uniq -c
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notsobad 2017-08-10 19:44:57 +08:00
用 shell 比较简单
cat x.txt | sort | uniq -c |
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