收集整理了Python处理大量数据的方法，基于Pandas，Numpy等数据处理工具。

用df的 info 方法并指定 memory_usage='deep' 参数，或使用df的 memory_usage 方法，并指定 deep=True 参数。

在读取数据文件的方法中加入 nrows 参数选择前n行数据读取。

也可以跳过m行之后，读取从m行开始的n行

当然也可以在 skiprows 选项中指定范围，保留headers，即保留列名

可以指定 skiprows 中需要忽略的行，用list或array导入即可。下面是随机

如果在这个指令中忽略 nrows=10 指令，则读取跳过100行之后的所有数据。

预先指定读入的列，缩小加载范围

不同的数据类型占用了不同大小的空间，对于尚未读取的数据，可以提前指定类型( dtype )；对于已经读入的数据，通过 astype 方法修改成占空间更小的数据类型。

在读入数据之前，通过字典指定每列对应的数据类型，读入之后按照此类型显示数据。

通过改变数据类型减少空间的案例。修改DataFrame d 中的一列 Sctcd ，注意到该列的数据都是1、2、0，而保存类型是object，果断改成 uint8 ，通过 df.info(memory_usage='deep') 方法对比内存的使用情况。仅仅修改了一个列的类型，数据大小减小3MB。

一个特殊而高效的案例是当某一列的值只有有限个，不管是int还是string格式，且该列unque值远小于列的长度，可以将该列转变为 category 类，将节省大量空间。这么做当然也有代价，比如转换成 category 类的数据将无法做max/min等运算，由数字转换成的 category 也不能进行数值运算。这种转换对内存的节省效果显著，下面是对比。 dcol 只有两列， Stkcd 和 Stknme ，查看unique的个数与总长度，显示unique远小于总长度，分别转换为 category 类型，内存节省超过90%！

通过Pandas的 read_csv 方法中的 chunksize 选项指定读取的块大小，并迭代地对读取的块做运算。

1 https冒号//www点dataquest点io/blog/pandas-big-data/

2 CSDN - python 处理大量数据_如何用python处理大量数据

2 How to Work with BIG Datasets on 16G RAM (+Dask), on kaggle

近期,笔者到一些数据竞赛网站进行观察学习,发现很多数据是以csv文件处理的(废话).因而,磨刀不误砍柴工,笔者先对Python的csv库进行学习.

csv模块实现了CSV格式表单数据的读写.这可以以一个兼容Excel的方式读写其数据文件,csv模块中的reader和writer类被用来读写序列化的数据.也可以使用DictReader类和DictWriter类以字典的方式读取数据.

返回一个reader对象,该对象逐行遍历csvfile(文件和列表均适用,但是文件的话应该newline=''.

默认每一行读取一个字符串组成的列表(而非数值,除非修改QUOTE_NONUMERIC).

返回一个writer对象,负责将数据在给定的文件类对象上转换成带分隔符的字符串.csvfile(只要该对象有write()方法,文件的话应该newline=''.)

这两个方法可以把name字符串和dialect关联/脱钩.dialect可以是Dialect的子类,或者fmtparams的关键字参数.

返回一个Dialect对象为name的变种,若其未注册,抛出Error.

返回已经注册的所有变种的 名称

返回当前解析器允许的最大字段大小,如果制定了参数,参数将成为新的最大字段大小.

该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出

fieldname的参数是一个序列sequence [1] ,如果参数缺省,默认第一行的值作为字段名.

如果某一行中的字段多于字段名(比如说约定有5项属性,但是这一行却出现了6个数据)，则其余字段将放入列表中，字段名由 restkey 指定（默认为 None）。如果非空白行的字段少于字段名，则缺少的值将用 None 填充。

#其实这玩意应该就跟各种填表里面的备注用法差不多.

3.8中返回的行是dict类型.

该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出,fieldname参数是不可缺省的.restval用来指定字典缺少键的时候要写入的值.extrasaction用于指定关键键在fieldname中找不到的情况的处理机制.'raise'引发ValueError,而'ignore'则会被忽略.

这个类被用来瑞段csv文件的格式

以下诸类均在括号中标注了在其变种注册表中的名称

定义了Excel生成的csv文件的常规属性.('excel')

定义了Excel生成的,tab分割的csv文件的常规属

性.('excel-tab')

定义了UNIX系统上生成的csv文件的常规属性('unix'):

任意可能发生的csv库函数错误.

参考链接

Python3.8.2文档中关于csv库的相关文档

1.和数据库建立连接

2.执行sql语句,接收返回值

3.关闭数据库连接

使用MySQLdb也要遵循上面的几步.让我们一步步的进行.

1、MySQL数据库要用MySQLdb模块,但Python用来链接MySQL的第三方库MySQLdb不支持Python3.x

特别说明：我在我的电脑上实验时，我的python是2.7.2版本，安装对应版本的MySQLdb之后直接可以运行，并与数据库连接成功，所以如果大家

也像我一样顺利的话，下面的就不需要看了，直接跳过，看第2点如何执行sql语句即可！如果安装之后出现异常，可以参考一下下面的解决办法。

连接的关键是安装MySQLdb模块要下载与Python相对应的版本：

下载好后安装，它会自动检测到计算机Python的安装路径，并自动填写模块解压路径（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\）。

但解压完成后并不能使用，还要修改MySQLdb模块下的一些文件：

①.在MySQLdb目录下（我的是：D:\ProgramFiles\ActivePython 2.6.6.17\Lib\site-packages\MySQLdb）找到__init__.py：

注释第34、35行的from setsimport ImmutableSet、class DBAPISet(ImmutableSet):，在后面添加class DBAPISet(frozenset):

# from sets import ImmutableSet

# class DBAPISet(ImmutableSet):

class DBAPISet(frozenset):

②.打开converters.py：

注释第37行的from sets import BaseSet, Set，将第45行的return Set([ i for i in

s.split(',') ifi ])中的Set改为set；同样将第129行的Set:

Set2Str,中的Set改为set（不要修改Set2Str），到这里就修改完毕了

2.建立数据库连接

import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="sa",db="mytable")

比较常用的参数包括

host: 连接的数据库服务器主机名，默认为本地主机(localhost)。

user:数据库登陆名.默认是当前用户.

passwd:数据库登陆的秘密.默认为空.

db:要使用的数据库名.没有默认值.

port:MySQL服务使用的TCP端口.默认是3306.

conn连接有两个重要的方法commit【提交新增和修改】,rollback【撤销新增或修改】

3、执行数据库操作

n=cursor.execute(sql,param)

我们要使用连接对象获得一个cursor对象,接下来,我们会使用cursor提供的方法来进行工作.

这些方法包括两大类:1.执行命令,2.接收返回值

cursor用来执行命令的方法:

　 callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数

　 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数

　 executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数

　 nextset(self):移动到下一个结果集

　 cursor用来接收返回值的方法:

　 fetchall(self):接收全部的返回结果行.

　 fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.

　 fetchone(self):返回一条结果行.

　 scroll(self, value, mode='relative'):移动指针到某一行.如果mode='relative',则表示从当前所在行移动value条,如果mode='absolute',则表示从结果集的第一行移动value条.

下面的代码是一个完整的例子.

#使用sql语句,这里要接收的参数都用%s占位符.要注意的是,无论你要插入的数据是什么类型,占位符永远都要用%s

sql="insert into cdinfo values(%s,%s,%s,%s,%s)"

#param应该为tuple或者list

param=(title,singer,imgurl,url,alpha)

#执行,如果成功,n的值为1

n=cursor.execute(sql,param)

#再来执行一个查询的操作

cursor.execute("select * from cdinfo")

#我们使用了fetchall这个方法.这样,cds里保存的将会是查询返回的全部结果.每条结果都是一个tuple类型的数据,这些tuple组成了一个tuple

cds=cursor.fetchall()

#因为是tuple,所以可以这样使用结果集

print cds[0][3]

#或者直接显示出来,看看结果集的真实样子

print cds

#如果需要批量的插入数据,就这样做

sql="insert into cdinfo values(0,%s,%s,%s,%s,%s)"

#每个值的集合为一个tuple,整个参数集组成一个tuple,或者list

param=((title,singer,imgurl,url,alpha),(title2,singer2,imgurl2,url2,alpha2))

#使用executemany方法来批量的插入数据.这真是一个很酷的方法!

n=cursor.executemany(sql,param)

需要注意的是(或者说是我感到奇怪的是),在执行完插入或删除或修改操作后,需要调用一下

conn.commit()方法进行提交.这样,数据才会真正保存在数据库中.我不清楚是否是我的mysql设置问题,总之,今天我在一开始使用的时候,

如果不用commit,那数据就不会保留在数据库中,但是,数据确实在数据库呆过.因为自动编号进行了累积,而且返回的受影响的行数并不为0.

4、关闭数据库连接

需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法

cursor.close()

conn.close()

5、

5 编码（防止乱码）

需要注意的点：

1 Python文件设置编码 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)

2 MySQL数据库charset=utf-8

3 Python连接MySQL是加上参数 charset=utf8

4 设置Python的默认编码为 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)

#encoding=utf-8 import sys import MySQLdbreload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8')db=MySQLdb.connect(user='root',charset='utf8')

注：MySQL的配置文件设置也必须配置成utf8

6.模块功能演示

#!/usr/bin/python

import MySQLdb

Con= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='abc')

cursor =con.cursor()

sql ="select * from myt"

cursor.execute(sql)

row=cursor.fetchone()

print row

cursor.close()

con.close()

执行以下SQL语句获取返回值：

//获取连接的游标

cursor=conn.cursor()

//查询

sql = "select * from 【table】"

//新增

sql = "insert into 【table】(字段,字段) values(值，值)"

//修改

sql = "update 【table】 set 字段 =‘值’where 条件 "

//删除

sql = "delete from 【table】where 条件"

cursor.execute(sql)

返回值

cur.execute('select * from tables')

其返回值为SQL语句得到的行数，如：2L，表示2行。

然后，可以从该对象的fetchone或fetchall方法得到行信息。

获取行信息

指针对象的fetchone()方法，是每次得到一行的tuple返回值：

引用

>>>row=cur.fetchone()

>>>print row

('user1', '52c69e3a57331081823331c4e69d3f2e', 1000L, 1000L, '/home/FTP/user1','')

指针对象的fetchall()方法，可取出指针结果集中的所有行，返回的结果集一个元组(tuples)：

引用

>>>cur.scroll(0,'absolute')

>>>row=cur.fetchall()

>>>print row

(('user1', '52c69e3a57331081823331c4e69d3f2e', 1000L, 1000L,

'/home/FTP/user1',''), ('user2', '7e58d63b60197ceb55a1c487989a3720',

1000L, 1000L,'/home/FTP/user2', None))

移动指针

当使用fetchone()方法是，指针是会发生移动的。所以，若不重置指针，那么使用fetchall的信息将只会包含指针后面的行内容。

手动移动指针使用：

cur.scroll(int,parm)

含义为：

引用

int：移动的行数，整数；在相对模式下，正数向下移动，负值表示向上移动。

parm：移动的模式，默认是relative，相对模式；可接受absoulte，绝对模式。

修改数据

修改数据，包括插入、更新、删除。它们都是使用指针对象的execute()方法执行：

cur.execute("insert into table (row1, row2) values ('111', '222')")

cur.execute("update table set row1 = 'test' where row2 = 'row2' ")

cur.execute("delete from table where row1 = 'row1' ")

因单引号“'”用于SQL语句中的标识，所以，python中的字符串需使用双引号括住。

此外，也可以使用python的“格式化字符串”写法，简化命令，例如：

cur.execute("update table set row1 = '%s' where row2 = '%s' "%('value1','value2'))

※请注意，'%s'的单引号是SQL语句的间隔符，'value1'的单引号是python的字符串间隔符，其含义是不同的。是否需要间隔符，以及使用双引号还是单引号作为间隔，需根据其含义决定。例如，还有：

cur.execute("update FTPUSERS set passwd=%s where userid='%s' "%("md5('123')",'user2'))

这里，paswd=%s是因SQL的md5()函数是不需要单引号间隔的；"md5('123')"是python的字符串中含有单引号，所以用双引号括住。

提交修改

一般情况下，MySQLdb模块会自动提交修改。但我们在更新数据后，手动运行一次：

conn.commit()

关闭数据库连接

需要分别的关闭指针对象和连接对象.他们有名字相同的方法

cursor.close()

conn.close()