Python：大 csv 文件导入答案

【问题标题】：Python : big csv file importPython：大 csv 文件导入
【发布时间】：2012-06-24 13:19:28
【问题描述】：

我目前尝试使用 Python 导入大型 csv 数据集未成功。基本上，我有一个由股票报价组成的大 csv 文件（一列股票，每只股票的另一列包含股息）。我正在使用 csv 模块，但事实是我无法得到一个 np.array 哪些列是股票报价。Python 按行创建一个 np.array，我想要一个按列的 np.array。我该怎么办？？

谢谢你的帮助！！

【问题讨论】：

Python 的 csv 模块使用生成器来迭代数据。如果你试图在一个 numpy 数组中存储一个巨大的数据集并且失败了，你可能根本没有足够的 RAM。
您的数据是什么样的？你尝试了什么？它是如何失败的？
您可以按行创建 numpy 数组，然后将其转置 (myarray = myarray.T)，或者，如果您使用 np.array(columns) 初始化数组，则可以将其更改为 np.array(zip(*columns))。
如果您使用小型 csv 数据集，它会读取吗？如果是，你应该考虑大卫评论

标签： python csv time-series financial spyder

【解决方案1】：

我建议使用Pandas 库。它还使您能够按较小的块读取大的 csv 文件。这是文档中的一个示例：

数据：

year indiv zit xit
0 1977 A 1.2 0.60
1 1977 B 1.5 0.50
2 1977 C 1.7 0.80
3 1978 A 0.2 0.06
4 1978 B 0.7 0.20
5 1978 C 0.8 0.30
6 1978 D 0.9 0.50

指定块大小（你得到一个可迭代的）：

reader = read_table(’tmp.sv’, sep=’|’, chunksize=4)


for chunk in reader:
.....: print chunk

输出：

year indiv zit xit
0 1977 A 1.2 0.60
1 1977 B 1.5 0.50
2 1977 C 1.7 0.80
3 1978 A 0.2 0.06
year indiv zit xit
0 1978 B 0.7 0.2
1 1978 C 0.8 0.3
2 1978 D 0.9 0.5

注意！如果您需要进一步处理您的股票数据，Pandas 是最好的选择。

【讨论】：

【解决方案2】：

我已经创建了一小块函数，它可以读取 csv 文件的路径并立即返回 dict 列表，然后您可以很容易地遍历列表，

def read_csv_data(path):
    """
        Reads CSV from given path and Return list of dict with Mapping
    """
    data = csv.reader(open(path))
    # Read the column names from the first line of the file
    fields = data.next()
    data_lines = []
    for row in data:
        items = dict(zip(fields, row))
        data_lines.append(items)
    return data_lines

也许这会对你有所帮助

问候

【讨论】：

感谢您的回答。我无法得到我想要的，所以我会更精确。这是我的数据库的样子：

【解决方案3】：

您正在寻找的是ndarray.shape 和ndarray.reshape 函数。

http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

否则，你可以简单地按照你的方式阅读它，然后通过做一个转置

x = x.transpose()

其中 x 是一个 ndarray。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.transpose.html

所有这些小东西通常都在文档中。我建议先仔细阅读这些内容。

【讨论】：