《利用Python進行數據分析》，第 6 章的數據加載操作 read_xxx，有 chunksize 參數可以進行逐塊加載。

經測試，它的本質就是將文本分成若干塊，每次處理 chunksize 行的數據，最終返回一個TextParser 對象，對該對象進行迭代遍歷，可以完成逐塊統計的合并處理。

文中的示例代碼分析如下：

from pandas import DataFrame,Seriesimport pandas as pd path=’D:/AStudy2018/pydata-book-2nd-edition/examples/ex6.csv’# chunksize return TextParserchunker=pd.read_csv(path,chunksize=1000) # an array of Seriestot=Series([])chunkercount=0for piece in chunker:print ’------------piece[key] value_counts start-----------’#piece is a DataFrame,lenth is chunksize=1000,and piece[key] is a Series ,key is int ,value is the key columnprint piece[’key’].value_counts()print ’------------piece[key] value_counts end-------------’#piece[key] value_counts is a Series ,key is the key column, and value is the key counttot=tot.add(piece[’key’].value_counts(),fill_value=0)chunkercount+=1 #last order the seriestot=tot.order(ascending=False)print chunkercountprint ’--------------’流程分析

首先，例子數據 ex6.csv 文件總共有 10000 行數據，使用 chunksize=1000 后，read_csv操作返回一個 TextParser 對象，該對象總共有10個元素，遍歷過程中打印 chunkercount驗證得到。

其次，每個 piece 對象是一個 DataFrame 對象，piece[’key’] 得到的是一個 Series 對象，默認是數值索引，值為 csv 文件中的 key 列的值，即各個字符串。

將每個 Series 的 value_counts 作為一個Series，與上一次統計的 tot 結果進行 add 操作，最終得到所有塊數據中各個 key 的累加值。

最后，對 tot 進行 order 排序，按降序得到各個 key 的值在 csv 文件中出現的總次數。

這里很巧妙了使用 Series 對象的 add 操作，對兩個 Series 執行 add 操作，即合并相同key：key相同的記錄的值累加，key不存在的記錄設置填充值為0。

輸出結果為：

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