再用pd.read_csv讀取大檔案時，如果檔案太大，會出現memoryerror的問題。

解決辦法一：pd.read_csv的引數中有一個chunksize引數，為其賦值後，返回一個可迭代物件TextFileReader，對其遍歷即可

reader = pd.read_csv(file_path, chunksize=20)　　# 每次讀取20條資料

 1 import pandas as pd 
 2 
 3 def knn():
 4     # 讀取資料
 5     file_path = './facebook/train.csv'
 6     
 7     reader = pd.read_csv(file_path, chunksize=20)    #
 
 每塊為20條資料(index)
 8 
 9     for chunk in reader:
10         print(chunk)
11         break
12 
13 if __name__ == '__main__':
14     knn()

程式碼執行結果如下：

 解決辦法二：pd.read_csv的引數中有一個iterator引數，預設為False，將其改為True，返回一個可迭代物件TextFileReader，使用它的get_chunk(num)方法可獲得前num行的資料

import pandas as pd 

 
def knn():
    '''完成k近鄰演算法'''

    # 讀取資料
    file_path = './facebook/train.csv'

    reader = pd.read_csv(file_path, iterator=True)
    chunk = reader.get_chunk(5)    # 獲取前5行資料
    print(chunk)


if __name__ == '__main__':
    knn()

程式碼執行結果如下：