如何把10万行数据按照每1000行切割成100个小文件

你可以使用Python来实现这个需求。以下是一个简单的Python代码示例，可以实现将一个10万行的数据文件按照每1000行切割成100个小文件的功能：

# 定义每个小文件的行数
chunk_size = 1000
# 打开大文件，读取数据并分割成小文件
with open('bigfile.txt', 'r') as big_file:
    for i, chunk in enumerate(iter(lambda: big_file.readlines(chunk_size), [])):
        # 将每个小文件保存到磁盘上
        with open(f'chunk_{i}.txt', 'w') as small_file:
            small_file.write(''.join(chunk))

在上面的代码中，我们首先定义了每个小文件的行数为1000。然后我们使用Python的`open()`函数打开大文件`bigfile.txt`，并使用`readlines()`方法读取数据。由于我们需要将大文件分割成小文件，因此我们使用`iter()`函数和`lambda`表达式来将大文件分割成固定长度的小块。在`enumerate()`函数中，我们使用`i`来迭代每个小文件，并使用`with`语句打开每个小文件。最后，我们将每个小文件保存到磁盘上，文件名为`chunk_i.txt`，其中`i`为小文件的索引号。

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怎么把xlsx中的数据按行切割切割成均匀的10份

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1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_excel函数读取xlsx文件

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. 使用shape属性获取数据的行数

n_rows = df.shape[0]

4. 计算每份数据的行数

chunk_size = n_rows // 10

5. 使用pandas的groupby函数将数据按行切割成10份

chunks = [chunk for _, chunk in df.groupby(df.index // chunk_size)]

现在，你可以使用chunks列表来访问每个均匀切割的数据块了。

怎么把xlsx中的数据按行切割切割成均匀的10份，并在原文件处3建立一个文件夹保存这10个

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1. 导入pandas库和os库

import pandas as pd
import os

2. 使用pandas的read_excel函数读取xlsx文件

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. 使用shape属性获取数据的行数

n_rows = df.shape[0]

4. 计算每份数据的行数

chunk_size = n_rows // 10

5. 使用pandas的groupby函数将数据按行切割成10份，并将每个均匀切割的数据块保存到文件夹中

for i, chunk in enumerate(df.groupby(df.index // chunk_size)):
    # 创建文件夹
    os.makedirs('chunk{}'.format(i+1), exist_ok=True)
    # 将切割的数据保存为xlsx文件
    chunk[1].to_excel('chunk{}/chunk{}.xlsx'.format(i+1, i+1), index=False)

现在，你可以在原文件所在的目录中看到一个名为"chunk1"的文件夹，其中包含了切割后的10个xlsx文件。