Tworzenie iteratora do wczytywania danych we fragmentach (1)

Innym sposobem na wczytywanie danych zbyt dużych, by zmieścić się w pamięci, jest odczytywanie pliku partiami w postaci DataFrame'ów o określonej liczbie wierszy – na przykład po 100. Korzystając z biblioteki pandas (importowanej jako pd), możesz użyć pd.read_csv(filename, chunksize=100). Tworzy to iterowalny obiekt reader, na którym możesz wywołać next().

W tym ćwiczeniu wczytasz plik w małych fragmentach jako DataFrame'y, używając read_csv(). Posłużysz się danymi World Bank Indicators z pliku 'ind_pop.csv', dostępnego w bieżącym katalogu, żeby przyjrzeć się wskaźnikowi urbanizacji dla różnych krajów i lat.

Użyj pd.read_csv(), aby wczytać plik 'ind_pop.csv' we fragmentach po 10 wierszy. Przypisz wynik do zmiennej df_reader.
Wyświetl pierwsze dwa fragmenty z df_reader.

Exercise

Tworzenie iteratora do wczytywania danych we fragmentach (1)

Instrukcje

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Exercise

Instrukcje

Exercise