pandas删除大Excel文件多列报错

Question

pandas对大Excel文件删除多列报错
MemoryError
提示应用程序发生异常 未知的软件异常（0xe0000008），位置为0x00007FFADB2D567C

Answer 1

当你尝试使用Pandas处理大Excel文件并删除多列时遇到MemoryError和未知的软件异常，这可能是由于以下原因：

1. 文件过大：如果你的Excel文件非常大，加载整个文件到内存中可能会超过你的系统可用内存，导致MemoryError。

解决方法：

• 分块读取：使用pd.read_excel()函数的chunksize参数来分块读取数据，对每一块进行操作，然后再将结果合并。
• 选择性地读取需要的列：在读取Excel文件时，只指定你需要的列，而不是默认加载所有列。

1. 删除操作导致内存不足：即使文件本身不是特别大，但是删除多列的操作可能在内存中产生一个新的大数据结构，导致内存溢出。

解决方法：

• 使用 inplace=True：在调用drop()函数时，添加inplace=True参数，这样删除操作会直接在原DataFrame上进行，而不是创建一个新的 DataFrame。
• 分步删除：如果一次性删除多列仍然导致内存问题，可以考虑分步删除，每次删除一部分列，然后释放内存。

1. 系统或软件问题：未知的软件异常（0xe0000008）可能是由于系统级问题或者Pandas库与你的系统或其它软件存在兼容性问题。

解决方法：

• 更新Pandas和其他相关库到最新版本。
• 检查你的操作系统和Python环境是否存在已知的问题或bug。
• 如果可能，尝试在具有更多内存或者更强大硬件的系统上运行你的代码。

以下是一个示例代码，展示如何分块读取Excel文件并删除多列：

import pandas as pd

# 分块读取Excel文件
chunksize = 1000 # 根据你的系统内存调整这个值
chunks = []
for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize):
    # 在每个数据块上执行删除列操作
    chunk = chunk.drop(columns=['column1', 'column2', 'column3'])
    chunks.append(chunk)

# 将处理后的数据块合并成一个DataFrame
result = pd.concat(chunks)

# 保存结果到新的Excel文件
result.to_excel('processed_large_file.xlsx', index=False)

请根据你的具体需求调整这个示例代码。记得替换'large_file.xlsx'为你的大Excel文件路径，以及'column1', 'column2', 'column3'为你要删除的列名。