如何使用 TextFileReader 操作、过滤列？答案

【问题标题】：How to manipulate, filter columns with TextFileReader?如何使用 TextFileReader 操作、过滤列？
【发布时间】：2019-04-18 15:15:03
【问题描述】：

我有一个 8GB 的 CSV 文件，其中包含有关在法国创建的公司的信息。我设法使用以下命令在 python 中读取文件：

df = pd.read_csv('File', sep=";", encoding="latin", iterator = True, chunksize=1000)

我知道这段代码有效，因为当我编写下面的代码时，我得到一个带有 3 个随机行的类似数据框的输出：

df.get_chunk(3)

问题是，现在我希望能够操作数据；使用行的标准进行提取，就像我在通常的数据框中所做的那样：

df[(df.Country == "France")]

例如，在数据框中，上面的代码只会保留法国的行。但是当我尝试时：

df.read(df[(df.Country == "France")])

我得到：'TextFileReader' 对象没有属性'Country'

如何使用“==”或“>”或“

谢谢，

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe stringio

【解决方案1】：

感谢您的回答，如果我的问题令人困惑，我们深表歉意。

我刚刚找到了一个解决方案，即定义一个空数据框 (df_s) 并使用 for 循环使用标准（仅限法国公司）填充它，如下所示：

df_s = []

file='Path\file.csv'
txt = pd.read_csv(file, sep=";", encoding="latin", iterator = True, chunksize=2000)

for df in txt:
    df_s.append(df[df['Country' == "France"])

df_f = pd.concat(df_s,ignore_index = True)

【讨论】：

【解决方案2】：

很遗憾，我没听懂How can I rows columns using criteria like 的意思

但如果我猜对了，这可能对你有用

 new_df = df[(df.Country == "France") or
             (df.Country == "Germany") or 
             (df.population >= 1000000]

【讨论】：