I have a very large data set and I can't afford to read the entire data set in. So, I'm thinking of reading only one chunk of it to train but I have no idea how to do it.
pandasが提供するread_csv関数を使って、CSVファイルなどからデータを読み込む方法を紹介する。 import pandas as pd from pathlib import Path filepath = 'test0.csv' print(Path(filepath).read_text()) #0.0,1.1,2.2 #3.3,4.4,5.5 #6.6,7.7,8.8 df = pd.read_csv(filepath) print(df) # 0.0 1.1 2.2 #0 3.3 4.4 5.5 #1 6.6 7.7 8.8 # ヘッダー行がないことを指定 df = pd.read_csv(filepath, header=None) print(df) # 0 1 2 #0 0.0 1.1 2.2 #1 3.3 4.4
はじめに みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の@fujineです。 本記事ではpandas 2.0を対象に、CSVファイルの入力関数である read_csvの全49個（！）の引数をじっくり解説 いたします。具体的には、 各引数には、どんな効果や（公式ドキュメントにも記載されていない）制約があるのか？ 引数を工夫することで、処理時間やメモリ消費量などのパフォーマンスが具体的にどれだけ改善されるのか？ pandasのver2.0では、それ以前のバージョンからどう変化したのか？ 多くの引数を保守しやすく管理するにはどうしたらいいか？ を体系的に整理・検証することを目指します。 新入社員/若手社員向けのレクチャーや、これまで「何となく」使っていた引数を「効果的に」使えるようになるためのノウハウ集としてご活用下さい！ read_csvの引数が49個もある理由 「ただCSVを読み込むだけなのに、な
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
