1、讀取檔案中前部分
通過nrows引數，來設定讀取檔案的前多少行，nrows是乙個大於等於0的整數。
data = pd.read_csv("data.csv",nrows=5)
print(data)
'''a b c
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11
4 12 13 14
'''
#設定chunksize引數，來控制每次迭代資料的大小
chunker = pd.read_csv("data.csv",chunksize=5)
for piece in chunker:
print(type(piece))
#print(len(piece))
將上面的chunksize引數設定為8，那麼第一次迭代的時候包含8條資料，第二次迭代就只能包含2條資料了。
其實，每次進行迭代的時候還是乙個dataframe型別的資料結構。
data = pd.read_csv(filename, sep='::', names=list('uirt'), index_col=false, usecols=range(len('uirt')),engine = 'python', iterator=true)
loop = true
chunksize = 100000
chunks =
while loop:
try:
chunk = data.get_chunk(chunksize)
except stopiteration:
loop = false
print "iteration is stopped."
data = pd.concat(chunks, ignore_index=true)#連線
只關注其中的某些列，如果把每行都讀取出來，再提取資訊，顯然會增加io量，因此我們可以在讀檔案的時候，定給read_csv()方法的引數，從而提高效率。
file = pd.read_csv('demo.csv',usecols=['column1', 'column2', 'column3'])使用read_csv()方法中的nrows引數，設定讀取的行數。
file = pd.read_csv('demo.csv',nrows=1000,usecols=['column1', 'column2', 'column3'])pandas 處理大檔案過程
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