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道练习

Écrire un itérateur pour charger des données par blocs (1)

Une autre façon de lire, par blocs, des données trop volumineuses pour la mémoire consiste à charger le fichier en DataFrame d'une certaine longueur, disons 100. Par exemple, avec le paquet pandas (importé sous le nom pd), vous pouvez faire pd.read_csv(filename, chunksize=100). Cela crée un objet lecteur itérable, ce qui signifie que vous pouvez utiliser next() dessus.

Dans cet exercice, vous lirez un fichier en petits blocs de DataFrame avec readcsv(). Vous allez utiliser les données des Indicateurs de la Banque mondiale 'indpop.csv', disponibles dans votre répertoire courant, pour examiner l'indicateur de population urbaine pour de nombreux pays et plusieurs années.

说明

100 XP
  • Utilisez pd.readcsv() pour lire 'indpop.csv' par blocs de taille 10. Assignez le résultat à df_reader.
  • Affichez les deux premiers blocs de df_reader.