python 读取超大csv

处理超大CSV文件时，建议使用Python中的pandas库，因为pandas能够高效地读取、处理和分析大型数据集，包括CSV文件。

下面是一个读取大型CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 设置读取文件的参数
filename = 'large_file.csv'
chunksize = 1000000  # 每次读取100万行
delimiter = ','  # 分隔符

# 逐块读取CSV文件，并进行处理
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, delimiter=delimiter):
    # 对每个数据块进行处理
    # ...

在上面的代码中，我们使用了`pd.read_csv()`方法来读取CSV文件。`chunksize`参数指定每次读取的行数，这样就可以逐块读取CSV文件并进行处理。在处理每个数据块时，可以使用pandas提供的各种数据处理方法来进行数据清洗、转换等操作。

另外，如果CSV文件有很多列或者列名比较长，可以使用`usecols`参数来指定读取的列，以减少内存占用和读取时间。

import pandas as pd

# 设置读取文件的参数
filename = 'large_file.csv'
chunksize = 1000000  # 每次读取100万行
delimiter = ','  # 分隔符
usecols = ['col1', 'col2', 'col3']  # 指定读取的列

# 逐块读取CSV文件，并进行处理
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, delimiter=delimiter, usecols=usecols):
    # 对每个数据块进行处理
    # ...

以上是一些简单的示例代码，你可以根据实际需求进行修改。如果还有其他问题，请随时提问。