pandas read_json 成块但仍然有内存错误

Question

我正在尝试读取和处理一个大的 json 文件（~16G），但即使我通过指定 chunksize=500 读取小块，它仍然有内存错误。我的代码：

i=0
header = True
for chunk in pd.read_json('filename.json.tsv', lines=True, chunksize=500):
        print("Processing chunk ", i)
        process_chunk(chunk, i)
        i+=1
        header = False

def process_chunk(chunk, header, i):
    pk_file = 'data/pk_files/500_chunk_'+str(i)+'.pk'
    get_data_pk(chunk, pk_file) #load and process some columns and save into a pk file for future processing
    preds = get_preds(pk_file) #SVM prediction
    chunk['prediction'] = preds #append result column
    chunk.to_csv('result.csv', header = header, mode='a')

process_chunk 函数基本上读取每个块并向其附加一个新列。

当我使用较小的文件时，它也能正常工作，如果我在 read_json 函数中指定 nrows=5000 也能正常工作。似乎出于某种原因，尽管有 chunksize 参数，它仍然需要完整的文件大小内存。

任何的想法？谢谢！

Answer 1

我在使用 pandas v1.1.2 的项目虚拟环境之一中遇到了同样奇怪的问题。将 pandas 降级到 v1.0.5 似乎可以解决问题。