Как можно изменять данные в процессе импорта из файла?

Всем привет! У меня есть вопрос относительно импорта csv файла, состоящего из 600 миллионов строк. Возникла проблема, связанная с наличием в некоторых строках символа-разделителя, из-за чего программа неправильно определяет нужные столбцы. Есть ли у кого-то опыт в решении подобной проблемы и можете ли вы поделиться своими находками?
  • 11 октября 2023 г. 15:05
Ответы на вопрос 2
Проблему с символами-разделителями можно решить, применив следующие способы при импорте файла:

1. Использование библиотеки csv в Python. Библиотека csv предоставляет возможность указывать пользовательский символ-разделитель при чтении файла. Ниже приведен пример кода:

```
import csv

with open('file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    for row in reader:
        # вы можете изменять данные здесь
        print(row)
```

2. Использование опции "текстового разделителя" при импорте данных в программе, которая поддерживает импорт csv файлов. Эта опция позволяет указывать символ-разделитель при импорте файла. Например, в Microsoft Excel при импорте csv файла можно выбрать опцию "Текстовый разделитель" и указать нужный символ-разделитель.

3. Предварительная обработка файла перед импортом. Вы можете создать программу на языке программирования, которая откроет файл csv и выполнит замену символа-разделителя на другой символ (например, точку с запятой на запятую). Однако этот подход может быть неэффективным для файлов большого размера.

В любом случае, важно убедиться, что вы правильно указываете символ-разделитель при импорте данных, чтобы программа правильно интерпретировала столбцы.
1. Читай csv файл по частям с помощью pandas, указывая количество строк для каждой части:

```python
import pandas as pd
chunksize = количество строк
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):
    # Тут выполняй операции с каждым куском данных
```

2. Решай проблемы с данными, пропуская плохие строки или применяя свою функцию для интерпретации делимитра в определенной строке.

3. Записывай подправленные данные в базу данных или в CSV файл с помощью pandas.

- Чтобы записать данные в базу данных, используй метод `to_sql` с параметром `if_exists='append'`, чтобы добавлять каждый часть в существующую таблицу:

```python
chunk.to_sql('имя_таблицы', соединение, if_exists='append')
```

- Чтобы записать данные в CSV файл, используй метод `to_csv`:

```python
chunk.to_csv('имя_файла.csv', mode='a', header=False)
```

4. Если возникнут проблемы при чтении CSV файла, обратись к документации по ссылке: 

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/io.html

5. Для работы с базой данных и записи данных в нее, обратись к документации по ссылке:

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html
Похожие вопросы