Question

我需要从一个大文件中创建一个Pandas DataFrame，该文件具有空格分隔值和依赖于列数的行结构。

原始数据如下所示：

2008231.0 4891866.0 383842.0 2036693.0 4924388.0 375170.0

在一行或几行中，会忽略换行符。

如果列数为3，则最终结果如下所示：

[(u'2008231.0', u'4891866.0', u'383842.0'),
(u'2036693.0', u'4924388.0', u'375170.0')]

将文件拆分成行取决于文件元部分中声明的列数。

目前，我将文件拆分为一个大清单并将其拆分为行：

def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
    "Collect data into fixed-length chunks or blocks"
    # grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx
    args = [iter(iterable)] * n
    return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)

（代码来自itertools示例）

问题是，我最终在内存中存储了多个数据副本。使用500MB以上的文件可以快速占用内存，而Pandas在使用大型MultiIndexes读取这些大的列表时会遇到一些麻烦。

如何使用此类数据使用Pandas文件读取功能（read_csv，read_table，read_fwf）？

还是有其他方法可以在没有辅助数据结构的情况下将数据读入Pandas吗？

Answer 1

虽然可以创建一个类似自定义文件的对象，但与pd.read_table的正常用法相比，这将非常慢：

import pandas as pd
import re

filename = 'raw_data.csv'
class FileLike(file):
    """ Modeled after FileWrapper
    http://stackoverflow.com/a/14279543/190597 (Thorsten Kranz)
    """
    def __init__(self, *args):
        super(FileLike, self).__init__(*args)
        self.buffer = []
    def next(self):
        if not self.buffer:
            line = super(FileLike, self).next()
            self.buffer = re.findall(r'(\S+\s+\S+\s+\S+)', line)
        if self.buffer:
            line = self.buffer.pop()
            return line

with FileLike(filename, 'r') as f:
    df = pd.read_table(f, header=None, delimiter='\s+')
    print(len(df))

当我尝试在5.8M文件（包含200000行）上使用FileLike时，上述代码需要3.9秒才能运行。

如果我改为预处理数据（将每行分成2行并将结果写入磁盘）：

import fileinput
import sys
import re

filename = 'raw_data.csv'
for line in fileinput.input([filename], inplace = True, backup='.bak'):
    for part in re.findall(r'(\S+\s+\S+\s+\S+)', line):
        print(part)

然后您可以使用pd.read_table

将数据正常加载到Pandas中

with open(filename, 'r') as f:
    df = pd.read_table(f, header=None, delimiter='\s+')
    print(len(df))

重写文件所需的时间约为0.6秒，现在加载DataFrame需要约0.7秒。

因此，您最好先将数据重写到磁盘上。

Answer 2

我认为没有办法用与列相同的分隔符分隔行。

在使用reshape创建系列之后，解决此问题的一种方法是read_csv（这很可能是副本而不是视图，以保持数据连续）：

s = pd.read_csv(file_name, lineterminator=' ', header=None)
df = pd.DataFrame(s.values.reshape(len(s)/n, n))

在你的例子中：

In [1]: s = pd.read_csv('raw_data.csv', lineterminator=' ', header=None, squeeze=True)

In [2]: s
Out[2]: 
0    2008231
1    4891866
2     383842
3    2036693
4    4924388
5     375170
Name: 0, dtype: float64

In [3]: pd.DataFrame(s.values.reshape(len(s)/3, 3))
Out[3]: 
         0        1       2
0  2008231  4891866  383842
1  2036693  4924388  375170

按列量读取变量列和行结构到Pandas

2 个答案: