pandas 读特别大的excel

2024-11-09

[译]使用Pandas读取大型Excel文件

上周我参加了dataisbeautiful subreddit上的Dataviz Battle,我们不得不从TSA声明数据集创建可视化.我喜欢这种比赛,因为大多数时候你最终都会学习很多有用的东西. 这次数据非常干净,但它分散在几个PDF文件和Excel文件中.在从PDF中提取数据的过程中,我了解了一些工具和库,最后我使用了tabula-py,这是Java库tabula的Python包装器.至于Excel文件,我发现单行 - 简单pd.read_excel- 是不够的. 最大的Excel文件大约是

Excel的文件打开特别慢,xls文件特别大解决一例

Excel的文件打开特别慢,xls文件特别大解决一例打开Excel的xls文件打开特别慢,而且操作也非常慢,动辄需要10几20分钟,很不正常.一个简单的Excel的xls文件有10几兆,甚至几百兆的大小.产生的原因不详.应该是啥病毒蓄意所为. 打开Excel文件,经过漫长等待后,仔细甄别发现各个tab页上均有许多隐形的文本框,数量非常之大,有的几十个有的几百个.清除Excel文件中海量文本框的方法: 在相应的tab页上,按F5(ctl + G),点击“定位条件”按钮,在弹出的定位窗口中选择“对

Java中使用POI读取大的Excel文件或者输入流时发生out of memory异常参考解决方案

注意:此参考解决方案只是针对xlsx格式的excel文件! 背景前一段时间遇到一种情况,服务器经常宕机,而且没有规律性,查看GC日志发生了out of memory,是堆溢出导致的,分析了一下堆的dump文件,发现在发生OOM时创建了大量的String对象.最后对照时间点,发现宕机的时候业务人员在上传一个excel文件,但是这个excel文件才28MB大小,感觉应该不会引起内存溢出.后来在本地启动了服务,然后尝试上传这个excel文件,同时使用Java VisualVM监控GC情况,发现在上传

刚装的系统C盘占空间特别大怎么办？关闭win7的系统还原和调整虚拟内存

刚装的win7系统,C盘占空间特别大,清理垃圾,清理碎片之后还是特别大,检查一下,系统才20G,C盘却占用了40G,其实是没有关闭系统还原,再就是没有调整虚拟内存.win7旗舰版(其他版本也可能这样,没有尝试)经常会出现这样的情况,具体如何处理,下面给出教程. 1.虚拟内存设置在桌面计算机上右键,选择"属性" 在弹出的窗口中,点击"系统高级设置",在"高级设置"中切换到"高级"选项卡点击性能中的"设置"

java 导出 excel 最佳实践，java 大文件 excel 避免OOM(内存溢出) excel 工具框架

产品需求产品经理需要导出一个页面的所有的信息到 EXCEL 文件. 需求分析对于 excel 导出,是一个很常见的需求. 最常见的解决方案就是使用 poi 直接同步导出一个 excel 文件. 客户体验 & 服务性能客户体验如果导出的文件比较大,比如几十万条数据,同步导出页面就会卡主,用户无法进行其他操作. 服务性能导出的时候,任务比较耗时就会阻塞主线程. 如果导出的服务是暴露给外部(前后端分离),这种大量的数据传输十分消耗性能. 解决方案使用异常处理导出请求,后台 MQ 通知自己进

(10) 如何MySQL读压力大的问题

如何进行读写分离由开发人员根据所执行的SQL类型连接不同的服务器由数据库中间层实现读写分离读写分离时,需要注意,对于实时性要求比较高的数据,不适合在从库上查询(因为主从复制存在一定延迟(毫秒级)),比如库存就应该在主库上查询,如果放在从库上查询,可能会存在超卖的情况由开发人员根据所执行的SQL类型进行读写分离的方式优点: 1. 完全由开发人员控制,实现更加灵活 2. 由程序直接连接数据库,所以性能损耗比较少缺点: 1. 增加了开发的工作量,使程序代码更加复杂 2. 人为控制,容易出现

如何用 php 读取一个很大的 excel 文件。

这个程序是用php 读取一个很大的excel文件, 先将 excel 文件保存成csv 文件, 然后利用迭代器逐行读取 excel 单元格的值, 拿到值以后做相应处理,并打印结果. <?php // 加载 GuzzleHttp 为发送 http 请求提供方便include_once('./vendor/autoload.php');$client = new \GuzzleHttp\Client(); // 定义读取文件 $file = './file/a.csv'; functio

DriverStore文件夹特别大，能删除吗？

DriverStore文件夹特别大,能删除吗? DriverStore\FileRepository文件夹特别大,能删除吗? C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository文件夹特别大,怎么办? DriverStore\FileRepository文件夹特别大 FileRepository文件夹特别大最近准备备份系统,发现C盘超大,用TreeSizeFree分析了一下. 发现了这个超过18G的文件夹!!! Answer 1. run elevat

ms sqlserver数据库主文件特别大怎么办

因为项目中需要复制数据库,作为外网测试的数据库,但是数据库特别大,复制特别费劲,即使只复制主文件,主文件也特别大. 然后百度了下,发现数据库有个收缩功能,数据库右键——任务——收缩,可以对数据库进行收缩,减小数据库的可用空间占比大小,然后数据库文件就变小了.

[转载]DriverStore文件夹特别大，能删除吗？

[转载]DriverStore文件夹特别大,能删除吗? 转自博客园https://www.cnblogs.com/lovebing/p/6951833.html 这篇文章,清理完C盘多了20G!不要太爽! DriverStore文件夹特别大,能删除吗? DriverStore\FileRepository文件夹特别大,能删除吗? C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository文件夹特别大,怎么办? DriverStore\FileRepository

python pandas 读excel类

import pandas as pd '''特例说明 file1="a20201220.xlsx" sheetname='Sheet1' df=pd.read_excel(file1,sheetname,usecols="A:D")#读取第A-D四列所有内容 df=pd.read_excel(file1,sheetname,usecols=[1,3])#读取第1,第3列所有内容 df=pd.read_excel(file1,sheetname,usecols=&q

读<大数据日知录:架构与算法>有感

前一段时间, 一个老师建议我能够学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必定是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有非常深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习. 之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这种一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 開始了学习大数据的过程... 到今天, 差点儿相同两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 以下简单评

pandas处理较大数据量级的方法 - chunk,hdf,pkl

前情提要: 工作原因需要处理一批约30G左右的CSV数据,数据量级不需要hadoop的使用,同时由于办公的本本内存较低的缘故,需要解读取数据时内存不足的原因. 操作流程: 方法与方式:首先是读取数据,常见的csv格式读取时一次性全部读取进来, 面对数据量较大(本次3亿条实车数据)时,需要分批并且有选择性的读取后提取有效信息删除冗余信息并清理内存. 同时,为了使处理数据时效率更高,将整理好的数据实时读取进来以后,保存成快速且可读的数据形式另行存储.然后释放内存并读取下一批数据直到整个流

将pandas的Dataframe对象读写Excel文件

Dataframe对象生成Excel文件需要xlrd库命令 pip install xlrd #导入pandas import pandas as pd import numpy as np #导入SqlAlchemy from sqlalchemy import create_engine if __name__ == "__main__": #建立数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:mysql@localho

JS学习大作业-Excel

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>"Excel"</title> <style type="text/css"> img{ pointer-events: none; } #maintable { table-layout: fixed; border: #999999 1p

关于BI商业智能的“8大问”｜一文读懂大数据BI

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B

pandas 读csv文件 TypeError: Empty 'DataFrame': no numeric data to plot

简单的代码,利用pandas模块读csv数据文件,这里有两种方式,一种是被新版本pandas遗弃的Series.from_csv:另一种就是pandas.read_csv 先说一下问题这个问题就是在读csv文件时,默认的数据是object类型,因而没有字符型数据可被plot,此时仅需要转换一下类型即可,如下: from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt data = Series.from_csv('daily.csv',h

hbase的写和读，大合并和小合并

Hbase写: 客户端向hbase服务器端发送写的请求时,hbase会同时进行两个动作,把记录写在WAL(write ahead log)日志文件中,每台服务器所有表都共享这个WAL文件.然后会写到memStore内存中,memStore是内存中的写入缓存区,如果memStore写满就刷新写到硬盘,生成HFile文件.当服务器宕机时memStore内存中的内容就没了,这时可以通过回放WAL日志文件恢复,回放的动作由hbase内部机制调用,不需要用户调用. HFile存储在底层文件系统,hbase

我读《大数据时代的IT架构设计》

架构设计是一门艺术,对架构的掌握要通过多看,多学,多交流,多积累,从实战架构上总能吸收到很好的营养,这边书虽然 (一).hadoop技术处理电信行业的上网日志根据上网的url或未知url爬取内容,进行分类,根据模型统计出个人喜好,从何精准营销. 经典hadoop应用分层: 接口层:负责与外部数据的交换数据层:分布式大数据处理平台资源层:类似ISSA,实现对物理资源的自动部署和动态扩展功能层:流程,调度,监控,元数据管理,安全等应用层:词库分类,分类索引,负责应用功能的具体算法展示层:

Pandas系列-读取csv/txt/excel/mysql数据

本代码演示: pandas读取纯文本文件读取csv文件读取txt文件 pandas读取xlsx格式excel文件 pandas读取mysql数据表 import pandas as pd 1.读取纯文本文件 1.1 读取CSV,使用默认的标题行.逗号分隔符 fpath = "./datas/ml-latest-small/ratings.csv" # 使用pd.read_csv读取数据 ratings = pd.read_csv(fpath) # 查看前几行数据 ratings.h

数据可视化基础专题（二）：Pandas基础（一） excel导入与导出

1.Excel 1.1 Excel导入 read_excel() pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_value

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