python读取500兆的csv文件

可以使用pandas库中的read_csv函数来读取500兆的csv文件。可以使用chunksize参数来分块读取文件，以避免内存不足的问题。以下是示例代码：

import pandas as pd

chunksize = 10 ** 6 # 每次读取100万行数据
for chunk in pd.read_csv('file.csv', chunksize=chunksize):
# 处理每个数据块
pass

注意，这个方法可能会比较慢，因为需要逐行读取文件。如果需要更快的读取速度，可以考虑使用其他的数据处理工具，比如Apache Spark。

相关问题

python读取csv文件后csv文件被破坏

根据提供的引用内容，有两种可能导致读取csv文件后文件被破坏的情况。

1. 长数字被截断：根据引用[1]中的示例代码，如果csv文件中包含长数字，可能会导致读取时数字被截断。为了解决这个问题，可以使用csv模块的csv.reader()函数的quoting参数来指定引号的处理方式，将quoting参数设置为csv.QUOTE_NONNUMERIC，这样可以确保长数字不会被截断。

2. 数字变成科学计数法：根据引用中的示例代码，如果csv文件中的数字较大，可能会导致读取时数字被转换为科学计数法。为了避免这个问题，可以使用csv模块的csv.reader()函数的float_precision参数来指定浮点数的精度，将float_precision参数设置为'round_trip'，这样可以确保读取时数字不会被转换为科学计数法。

以下是一个示例代码，演示了如何使用csv模块读取csv文件并避免上述问题：

import csv

csvFile = open('5000 Sales Records.csv', 'r')
reader = csv.reader(csvFile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC, float_precision='round_trip')

for row in reader:
    print(row)

csvFile.close()

这段代码使用了csv模块的csv.reader()函数，并指定了quoting参数为csv.QUOTE_NONNUMERIC，float_precision参数为'round_trip'，以确保读取csv文件时不会出现长数字被截断或转换为科学计数法的问题。

python读取并写入csv文件

在Python中，我们可以使用内置的csv模块来读取和写入CSV（Comma Separated Values）文件，这是一种常见的文本数据交换格式。以下是一些基本操作的例子：

**读取CSV文件：**

import csv

# 打开文件
with open('example.csv', 'r') as file:
    # 创建一个csv.reader对象
    reader = csv.reader(file)
    
    # 遍历文件，每一行作为一个列表处理
    for row in reader:
        print(row)

这里`open()`函数用于打开文件，`csv.reader()`创建了一个可以迭代的reader对象，每次迭代返回一行数据。

**写入CSV文件：**

import csv

data_to_write = [
    ['Name', 'Age', 'City'],
    ['John', '30', 'New York'],
    ['Jane', '25', 'Los Angeles']
]

# 打开文件，如果不存在则创建
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)  # 创建csv.writer对象
    
    # 写入数据
    for row in data_to_write:
        writer.writerow(row)

在这里，我们使用`csv.writer()`创建writer对象，并通过`writerow()`方法逐行写入数据。注意，在写入模式下，需要指定`newline=''`来避免额外的空行插入。