小编Rob*_*bvh的帖子

我正在尝试使用 pandas 将一个大的 tab/txt（大小 = 3 gb）文件导入 Python pd.read_csv("file.txt",sep="\t")。我加载的文件是一个“.tab”文件，我将其扩展名更改为“.txt”以将其导入read_csv()。它是一个包含 305 列和 +/- 1 000 000 行的文件。

当我执行代码时，一段时间后 Python 返回一个 MemoryError。我搜索了一些信息，这基本上意味着没有足够的可用 RAM。当我指定nrows = 20的read_csv()它工作正常。

我使用的计算机有 46gb 的 RAM，其中大约 20gb 可用于 Python。

我的问题：3gb 的文件怎么可能需要超过 20gb 的 RAM 才能使用 pandas 导入 Python read_csv()？我做错了什么吗？

编辑：在执行df.dtypes该类型的混合object，float64以及int64

更新：我使用以下代码来解决这个问题并执行我的计算：

summed_cols=pd.DataFrame(columns=["sample","read sum"])
while x<352:
    x=x+1
    sample_col=pd.read_csv("file.txt",sep="\t",usecols=[x])
    summed_cols=summed_cols.append(pd.DataFrame({"sample":[sample_col.columns[0]],"read sum":sum(sample_col[sample_col.columns[0]])}))
    del sample_col

它现在选择一列，执行计算，将结果存储在数据框中，删除当前列，然后移动到下一列

我有以下简单的示例数据框：

import pandas as pd
data = [['Alex',25],['Bob',34],['Sofia',26],["Claire",35]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
df["sex"]=["male","male","female","female"]

我使用以下代码来绘制条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

age_plot=sns.barplot(data=df,x="Name",y="Age", hue="sex",dodge=False)
age_plot.get_legend().remove()
plt.setp(age_plot.get_xticklabels(), rotation=90)
plt.ylim(0,40)
age_plot.tick_params(labelsize=14)
age_plot.set_ylabel("Age",fontsize=15)
age_plot.set_xlabel("",fontsize=1)
plt.tight_layout()

产生以下条形图：

我的问题：如何控制条之间的空白？我想要在男性（蓝色）和女性（橙色）条之间有一些额外的空白。

输出应该如下所示（在 中编辑得不好MS PPT）：

我已经找到了几个关于此的主题matplotplib（例如https://python-graph-gallery.com/5-control-width-and-space-in-barplots/），但没有找到seaborn. 我更喜欢使用，seaborn因为它具有简单的着色功能hue。

谢谢。