Escritura de un iterador para cargar datos en fragmentos (1)
Otra forma de leer en fragmentos datos demasiado grandes para almacenarlos en memoria es leer el archivo como DataFrames de determinada longitud, pongamos 100. Por ejemplo, con el paquete pandas (importado como pd), puedes usar pd.read_csv(filename, chunksize=100). Esto crea un objeto lector iterable, lo que significa que puedes utilizar next() en él.
En este ejercicio, leerás un archivo en pequeños fragmentos de DataFrame con read_csv(). Usarás los datos de indicadores del Banco Mundial, 'ind_pop.csv', disponibles en tu directorio actual, para consultar el indicador de población urbana de numerosos países y años.
Este ejercicio forma parte del curso
Caja de herramientas Python
Instrucciones de ejercicio
- Utiliza
pd.read_csv()para leer en'ind_pop.csv'en fragmentos de tamaño 10. Asigna el resultado adf_reader. - Imprime los dos primeros fragmentos de
df_reader.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import the pandas package
import pandas as pd
# Initialize reader object: df_reader
df_reader = ____(____, ____)
# Print two chunks
print(____)
print(____)