为了未来好一点，现在苦一点有什么。都要更有勇气对明天说：我愿意。养成好习惯是储存健康，放纵不良是透支生命。梦不是为想象，而是让我们继续前往。
当数据文件过大时，由于计算机内存有限，需要对大文件进行分块读取：
import pandas as pd
f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv')
reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True)
loop = True
chunkSize = 100000
chunks = []
while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
print(df)
read_csv()函数的iterator参数等于True时，表示返回一个TextParser以便逐块读取文件；
chunkSize表示文件块的大小，用于迭代；
TextParser类的get_chunk方法用于读取任意大小的文件块；
StopIteration的异常表示在循环对象穷尽所有元素时报错；
concat()函数用于将数据做轴向连接：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False)
常用参数：
objs：Series,DataFrame或者是Panel构成的序列list;
axis：需要合并连接的轴，0是行，1是列；
join：连接的参数，inner或outer；
ignore=True表示重建索引。
以上这篇通过Pandas读取大文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。