Scrierea unui iterator pentru încărcarea datelor în fragmente (1)
O altă modalitate de a citi date prea mari pentru a fi stocate în memorie este să le citești în fragmente sub formă de DataFrame-uri de o anumită dimensiune, să zicem 100. De exemplu, cu pachetul pandas (importat ca pd), poți folosi pd.read_csv(filename, chunksize=100). Aceasta creează un obiect reader iterabil, ceea ce înseamnă că poți folosi next() pe el.
În acest exercițiu, vei citi un fișier în fragmente mici de tip DataFrame folosind read_csv(). Vei utiliza datele World Bank Indicators din fișierul 'ind_pop.csv', disponibil în directorul tău curent, pentru a analiza indicatorul populației urbane pentru mai multe țări și ani.
Acest exercițiu face parte din cursul
Cutia cu instrumente Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
pd.read_csv()pentru a citi'ind_pop.csv'în fragmente de câte 10 înregistrări. Atribuie rezultatul variabileidf_reader. - Afișează primele două fragmente din
df_reader.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import the pandas package
import pandas as pd
# Initialize reader object: df_reader
df_reader = ____(____, ____)
# Print two chunks
print(____)
print(____)