批量将csv文件转换成pkl文件

批量将CSV文件转换为Pickle (pkl) 文件通常是为了存储和减少数据的读取时间。这个过程可以分为几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先，你需要Python的`pandas`库来处理CSV文件，以及`pickle`库来进行序列化操作。

2. **读取CSV文件**：
使用`pandas.read_csv()`函数逐个读取CSV文件，并将其内容加载到一个DataFrame对象中。例如：

   import pandas as pd

   for csv_file in csv_files_list:  # csv_files_list是一个包含所有CSV文件路径的列表
       df = pd.read_csv(csv_file)

3. **保存为Pickle文件**：
对于每个DataFrame，你可以使用`df.to_pickle()`函数将其保存为Pickle文件：

   output_path = f"{csv_file.stem}.pkl"  # 使用CSV文件名作为Pickle文件的基础名称
   df.to_pickle(output_path)

4. **循环遍历**：
如果有多个CSV文件，你需要对它们进行上述操作，直到所有的CSV文件都被处理并转换。