python分块读取大文件csv，每块写入不同工作表，提高速度并发写入

可以使用Pandas的`read_csv()`和`to_excel()`函数来实现分块读取大文件csv，并将每块数据写入不同工作表的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义参数
chunksize = 100000    # 每块的行数
csv_file = 'large_file.csv'
excel_file = 'output.xlsx'

# 分块读取csv文件
reader = pd.read_csv(csv_file, chunksize=chunksize)

# 遍历每个块，并将每个块的数据写入不同的工作表
with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer:
    for i, chunk in enumerate(reader):
        sheet_name = 'Sheet{}'.format(i+1)
        chunk.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

上述代码中，我们设置了每块的行数为`chunksize`，并使用`pd.read_csv()`函数将csv文件分块读取为多个DataFrame。然后，我们使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个ExcelWriter对象，并在每个块上循环，将每个块的数据写入不同的工作表，最终将所有工作表保存到一个Excel文件中。

这种方法可以提高速度，并且可以并发写入不同的工作表，因为每个块的数据是独立的。