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。

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批量将所有二级文件夹中csv文件转换成pkl文件，并且输出按照原二级文件夹命名保存

批量将CSV文件转换成Pickle（pkl）文件并保持原始文件夹结构的过程通常涉及使用脚本语言如Python，配合os和pickle库来完成。这里是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：

   import os
   import pickle

2. 定义一个函数来处理单个CSV文件到对应Pickle文件的转换：

   def csv_to_pkl(file_path_csv, file_path_pickle):
       with open(file_path_csv, 'rb') as csv_file, open(file_path_pickle, 'wb') as pkl_file:
           pickle.dump(csv_file.read(), pkl_file)

3. 遍历指定的二级文件夹及其CSV文件，应用上述函数：

   def batch_convert(start_dir, target_dir):
       for root, dirs, files in os.walk(start_dir):
           for file in files:
               if file.endswith('.csv'):
                   csv_file = os.path.join(root, file)
                   pkl_file_name = os.path.splitext(file)[0] + '.pkl'
                   pkl_file = os.path.join(target_dir, os.path.relpath(root, start_dir), pkl_file_name)
                   
                   csv_to_pkl(csv_file, pkl_file)

4. 调用`batch_convert`函数，提供源目录（包含CSV文件）和目标目录：

   source_dir = 'your_csv_folder'
   target_dir = 'your_pickle_folder'
   batch_convert(source_dir, target_dir)

在这个过程中，每个CSV文件都会转换成Pickle文件，并且新生成的Pickle文件会放在与它对应的原始二级文件夹内，文件名保持一致，只是后缀变为.pkl。