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业务上碰到用pandas处理一个大文件的内存不够问题，需要做concat 合并多个文件，每个文件数据在1.4亿行左右。当时第一反应是把dataframe分割成多块小文件处理，后面发现即使pandas内存问题解决了，用pickle做保存数据时也会提升内存不够的报错，后来把dataframe对象转化成string，发现内存占用减少了近一半。
所以打算用先转成string再dump到离线文件里，官网文档上只有to_string的说明，而从string转dataframe却没有提供直接的函数。
其实很简单，我们可以把string放到一个文件对象里，然后通过read_csv函数来创建dataframe对象。
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
TESTDATA=StringIO("""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
""")
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")以上是“pandas中string如何转dataframe”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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