python将CSV文件(excel文件)按固定行数拆分成小文件

您可以使用Python的csv模块和pandas库来拆分CSV文件。

首先，您需要使用pandas库中的read_csv()函数将CSV文件读取为数据帧对象。然后，您可以使用pandas库中的groupby()函数将数据帧根据要求的固定行数拆分为多个数据帧对象。最后，将每个数据帧对象保存为单独的CSV即可。

以下是一个示例代码，将CSV文件按照固定行数拆分为多个CSV文件：

import pandas as pd

chunksize = 1000  # 按固定行数拆分
filename = 'filename.csv'
prefix = 'newfile_'  # 保存文件的前缀
i = 0

for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize):
    chunk.to_csv(prefix + str(i) + '.csv', index=False)
    i += 1

这个代码将读取名为“filename.csv”的CSV文件，将其拆分为每1000行数据一个块，并将每个块保存为单独的CSV文件，文件名以“newfile_0.csv、newfile_1.csv”等等命名。

相关问题

python按固定列拆分csv文件

如果你需要按照固定的列数进行拆分 CSV 文件，你可以使用 Python 自带的 csv 模块来读取和处理 CSV 文件，然后将每个拆分后的子文件中的行数写入指定的文件中。下面是一个示例代码：

import csv

# 读取 CSV 文件
with open('input.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 获取 CSV 表头
    headers = next(reader)
    # 设置拆分的列数
    split_columns = 3
    # 设置每个拆分后的子文件中的行数
    split_size = 1000
    # 创建拆分后的 CSV 文件
    split_files = [open(f'output_{i}.csv', 'w', newline='') for i in range(split_columns)]
    writers = [csv.writer(file) for file in split_files]
    # 写入 CSV 表头
    for writer in writers:
        writer.writerow(headers)
    # 拆分 CSV 文件
    count = 0
    for row in reader:
        for i in range(split_columns):
            writers[i].writerow([row[j] for j in range(i, len(row), split_columns)])
        count += 1
        # 每写入 split_size 行就将行数写入指定的文件中
        if count % split_size == 0:
            with open('rows_count.txt', 'a') as f:
                f.write(f'{count}\n')
    # 关闭拆分后的 CSV 文件
    for file in split_files:
        file.close()

上述代码将 `input.csv` 文件按照每 3 列进行拆分，并将拆分后的子文件命名为 `output_0.csv`、`output_1.csv` 和 `output_2.csv`。每个拆分后的子文件中最多包含 1000 行，当写入的行数达到 1000 行时，将行数写入 `rows_count.txt` 文件中。你可以根据自己的需求修改拆分的列数、拆分后的文件名和每个拆分后的子文件中的行数。

python将csv文件保存为excel

要将 CSV 文件保存为 Excel 文件，可以使用 `pandas` 库来读写文件。`pandas` 库中的 `read_csv()` 方法可以读取 CSV 文件，`to_excel()` 方法可以将数据保存为 Excel 文件。按照以下步骤操作：

1. 导入相关模块。导入 `pandas` 库。

   import pandas as pd

2. 读取 CSV 文件。使用 `read_csv()` 方法读取 CSV 文件，得到一个 `DataFrame` 对象。

   df = pd.read_csv('data.csv')

3. 将数据保存为 Excel 文件。使用 `to_excel()` 方法将 `DataFrame` 对象保存为 Excel 文件。

   file_path = 'data.xlsx'
   df.to_excel(file_path, index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据保存为 Excel 文件
file_path = 'data.xlsx'
df.to_excel(file_path, index=False)

这样就可以将 CSV 文件保存为 Excel 文件了。注意，`to_excel()` 方法中的 `index=False` 参数表示不将行索引保存到 Excel 文件中。如果需要保存行索引，则可以省略该参数。