chunksize
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
import io
txt = "a\n1\n2\n3\n4\n5\n"
print([len(c) for c in pd.read_csv(io.StringIO(txt), chunksize=2)])- A
[5] - B
[2, 2, 2] - C
[2, 2, 1] - D
[1, 2, 2]
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正解：C
chunksize を指定すると、DataFrame のイテレータになり、大きなファイルを少しずつ処理できる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `import io` | — |
| 3 | `txt = "a\n1\n2\n3\n4\n5\n"` | txt = 'a\n1\n2\n3\n4\n5\n' |
| 4 | `print([len(c) for c in pd.read_csv(io.StringI…` | txt = 'a\n1\n2\n3\n4\n5\n' |
| 結果 | 実際の出力 | [2, 2, 1] |
- A
誤り。
chunksizeで分割して読む。 - B
誤り。データは 5 行。
- C
正しい。2 行ずつのかたまりで読み、最後は 1 行。
- D
誤り。最後のかたまりが端数になる。
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