例項-迭代2018/12/26 

# 希望遍歷大檔案而不將整個檔案讀入記憶體指定chunksize逐塊讀取文字檔案
# read_csv或read_table返回值型別是可迭代物件TextFileReader
# 指定iterator=True也將返回TextFileReader物件  

目錄：
第1部分：csv文字檔案讀寫

    pandas 讀csv檔案read_csv（1.文字讀寫概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371
    pandas 讀csv檔案read_csv（2.read_csv引數介紹）https://mp.csdn.net/postedit/85289928
    pandas 讀csv檔案read_csv（3.dtypes指定列資料型別）https://mp.csdn.net/postedit/85290575
    pandas 讀csv檔案read_csv（4.to_csv文字資料寫）https://mp.csdn.net/postedit/85290962
    pandas 讀csv檔案read_csv（5.文字資料讀寫例項）https://mp.csdn.net/postedit/85291123
    pandas 讀csv檔案read_csv（6.命名和使用列）https://mp.csdn.net/postedit/85291430
    pandas 讀csv檔案read_csv（7.索引）https://mp.csdn.net/postedit/85291658
    pandas 讀csv檔案read_csv（8.方言和分隔符）https://mp.csdn.net/postedit/85291994
    pandas 讀csv檔案read_csv（9.浮點轉換和NA值）https://mp.csdn.net/postedit/85292391
    pandas 讀csv檔案read_csv（10.註釋和空行）https://mp.csdn.net/postedit/85292609
    pandas 讀csv檔案read_csv（11.日期時間處理） https://mp.csdn.net/postedit/85292925
    pandas 讀csv檔案read_csv（12.迭代和塊）https://mp.csdn.net/postedit/85293639
    pandas 讀csv檔案read_csv（13.read_fwf讀固定寬度資料）https://mp.csdn.net/postedit/85294010
    
第2部分：
    pandas hdf檔案讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294299
    pandas excel讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294545
    
第3部分：
    python中csv模組用法tcy https://mp.csdn.net/postedit/85228189
    pandas讀csv檔案read_csv錯誤解決辦法7種https://mp.csdn.net/postedit/85228808
    pandas to_string用法https://mp.csdn.net/postedit/85294935
 

例項1：nrows讀取指定行數

data=' a b c key\n' \
     '0 0 1 2 k1\n' \
     '1 3 4 5 k1\n' \
     '2 6 7 8 k2\n' \
     '3 9 10 11 k3\n' \
     '4 12 13 14 k3\n' \
     '5 15 16 17 k3'

pd.read_csv(StringIO(data), sep='\s+',nrows=2,engine='python')#讀2行資料

  a b c key
0 0 1 2 k1
1 3 4 5 k1  

例項2：- 逐塊讀取檔案chunksize(行數)

chunker = pd.read_csv (StringIO(data), sep='\s+',engine='python', chunksize=2)

for i in chunker:
    print(i)

   a  b  c key
0  0  1  2 k1
1  3  4  5 k1
   a  b  c key
2  6  7  8 k2
3  9 10 11 k3
   a  b  c key
4 12 13 14 k3
5 15 16 17 k3

# 例項2.2：
chunker = pd.read_csv (StringIO(data), sep='\s+',engine='python', chunksize=2)
chunker.get_chunk(3)

  a b c key
0 0 1 2 k1
1 3 4 5 k1
2 6 7 8 k2

chunker.get_chunk(3)

   a  b  c key
3  9 10 11 k3
4 12 13 14 k3
5 15 16 17 k3

chunker.get_chunk(3)#異常停止迭代  
 

# 例項3：iterator=True迭代檔案 

reader = pd.read_table(StringIO(data), sep='\s+',engine='python', iterator=True)
reader.get_chunk(2)#迭代獲得下2行資料

  a b c key
0 0 1 2 k1
1 3 4 5 k1

for i in reader:
    print(i)

   a  b  c key
2  6  7  8 k2
3  9 10 11 k3
4 12 13 14 k3
5 15 16 17 k3