pandas批量读取csv文件--按行索引读取

pandas和fit_generator配合使用时，不想将数据全部读入内存，因为实际上也读入不了，数据量太大了。以下是如何按batch_size大小读取：

1、准备数据：

 1 a = pd.DataFrame(a)
 2 a = [
 3     [1, 1, 1, 1],
 4     [2, 2, 2, 2],
 5     [3, 3, 3, 3],
 6     [4, 4, 4, 4],
 7     [5, 5, 5, 5],
 8     [6, 6, 6, 6],
 9 ]
10 a = pd.DataFrame(a)
11 a.to_csv("../a.csv", index=False)

2、读入原始数据：

1 pd.read_csv("../a.csv")
输出：

2    0  1  2  3
3 0  1  1  1  1
4 1  2  2  2  2
5 2  3  3  3  3
6 3  4  4  4  4
7 4  5  5  5  5
8 5  6  6  6  6

3、读取前几行：

1 pd.read_csv("../a.csv", nrows=2)
输出：
2    0  1  2  3
3 0  1  1  1  1
4 1  2  2  2  2

4、跳过某些行，或跳过前多少行：

1 pd.read_csv("../a.csv", skiprows=1, nrows=2)
输出：
2    1  1.1  1.2  1.3
3 0  2    2    2    2
4 1  3    3    3    3
5 pd.read_csv("../a.csv", skiprows=lambda x: x % 2 != 0)
输出：
6    0  1  2  3
7 0  2  2  2  2
8 1  4  4  4  4
9 2  6  6  6  6

　　通过skiprows指定跳过多少行，nrows参数取前多少行就可以实现batch_size大小的输入。

标签：读取,..,--,skiprows,read,按行,pd,csv
来源： https://blog.51cto.com/u_15228753/2819788