Я читаю список CSV, выполняю вычисления и записываю вывод на диск.Набор данных большой (2 ГБ csv на 16 ГБ ОЗУ), расчет дорогой, а объем вывода также большой.Поэтому я хочу использовать генератор;так что я могу написать свой выходной файл по одному.Функции, которые я использовал, большие, поэтому здесь их не вставлять.Я думаю, что генератор с финальным циклом for сделает эту работу.
#read csv with indexing, uecols, dtypes ~ 1 DF is approx 50mb in memory
def reader_1sec_csv(filepath,.....):
return pd.read_csv(filepath,........)
#processing df
def booleans (dataframe):
dataframe = dataframe[....]
....
....
return dataframe
#processing, row by row operation
def activity (row):
val = "Unknown"
...
...
return val
#apply the functions to a list of filepaths and write to outdir
def csv_to_result (filepath, outdir =".."):
dataframe = booleans(reader_1sec_csv(filepath))
dataframe["Activity"] = dataframe.apply(activity, axis=1)
out = dataframe[["Activity"]]
out.to_csv(os.path.join(outdir, os.path.splitext(os.path.basename(filepath))[0]+'_A.csv'))
#Can I make this into a generator? Keeping the exceptions list?
exceptions = []
for i in filepaths:
try:
csv_to_outcsv(i)
except:
exceptions.append(i)
continue