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当数据文件过大时，由于计算机内存有限，需要对大文件进行分块读取：
import pandas as pdf = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv')reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True)loop = TruechunkSize = 100000chunks = []while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print("Iteration is stopped.")df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)print(df) read_csv()函数的iterator参数等于True时，表示返回一个TextParser以便逐块读取文件；
chunkSize表示文件块的大小，用于迭代；
TextParser类的get_chunk方法用于读取任意大小的文件块；
StopIteration的异常表示在循环对象穷尽所有元素时报错；
concat()函数用于将数据做轴向连接：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, Verify_integrity=False)
常用参数：
objs：Series,DataFrame或者是Panel构成的序列list; axis：需要合并连接的轴，0是行，1是列； join：连接的参数，inner或outer； ignore=True表示重建索引。转载地址：http://zrgli.baihongyu.com/