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import numpy as np import pandas as pd data_txt = np.loadtxt('datas_train.txt') data_txtDF = pd.DataFrame(data_txt) data_txtDF.to_csv('datas_train.csv',index=False)
上述的datas_train.txt只有不到100MB,560W行数据,三分钟之内转换完毕。
然后我换了一个5600W行共1.2G的txt文本,用上述代码转换,电脑直接卡死了。
原因在于上述代码会把全部的txt加载进内存,然后再转换,这就会造成电脑内存耗尽。
然后就想到了切割数据的办法,具体实现如下:
import numpy as np import pandas as pd train_data = pd.read_table('big_data.txt',iterator=True,header=None) while True: try: chunk = train_data.get_chunk(5600000) chunk.columns = ['user_id','spu_id','buy_or_not','date'] chunk.to_csv('big_data111.csv', mode='a',header=False,index = None) except Exception as e: break
以上就是小编为大家带来的使用python怎么把超大的txt文件转换为csv文件的全部内容了,希望大家多多支持创新互联!