python分割保存文档

要使用Python将文档分割保存，有几种方法可以实现。下面是两种常用的方法：

方法一：将列表保存为CSV文件并使用逗号分隔
您可以使用以下代码将列表保存到CSV文件中，并使用逗号作为分隔符：

import csv

feas = [1, 2, 3, 4, 5  # 列表示例

# 打开CSV文件并写入数据
with open('example.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',')
    writer.writerow(feas)

# 从CSV文件中读取数据
with open('example.csv', '

相关问题

python分割csv超大文件

要分割超大的CSV文件，可以使用Python代码来实现。以下是一种可以实现此目的的代码示例：

import pandas as pd
from pathlib import Path

res_file_path = Path(r"UserBehavior.csv")  # 待分割文件路径
split_size = 1000000  # 子文件行数最大值
tar_dir = res_file_path.parent / ("split_" + res_file_path.name.split(".")[0])

if not tar_dir.exists():
    tar_dir.mkdir()

print("创建文件夹\t" + str(tar_dir))
print("目标路径：\t" + str(tar_dir))
print("分割文件：\t" + str(res_file_path))
print("分割大小：\t" + "{:,}".format(split_size))

tmp = pd.read_csv(res_file_path, nrows=10)
columns = tmp.columns.to_list()
idx = 0

while len(tmp) > 0:
    start = 1 + (idx * split_size)
    tmp = pd.read_csv(res_file_path, header=None, names=columns, skiprows=start, nrows=split_size)

    if len(tmp) <= 0:
        break

    file_name = res_file_path.name.split(".")[0 + "_{}_{}".format(start, start + len(tmp)) + ".csv"
    file_path = tar_dir / file_name
    tmp.to_csv(file_path, index=False)
    idx += 1

print(file_name + "\t保存成功")

以上代码可以将超大的CSV文件分割为多个较小的子文件，每个子文件的行数不超过设定的split_size值。你只需将代码中的res_file_path替换为你的CSV文件路径，并根据需要调整split_size的大小即可。分割后的子文件将保存在与原文件同一目录下的"split_原文件名"文件夹中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [笔记：python分割csv超大文件并提取随机数据](https://blog.csdn.net/yanliar/article/details/128110499)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python实现大型CSV文件的切割（以NGSIM数据为例）](https://blog.csdn.net/Mrcomj/article/details/122433104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python 分割excel

可以使用Python来分割Excel文件。根据引用\[1\]中的代码，你可以使用pandas库来读取Excel文件，并根据某一列的值将数据拆分为多个小的Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

# 根据某一列的值进行拆分
for value in df\['column_name'\].unique():
    # 根据值筛选数据
    subset = df\[df\['column_name'\] == value\]
    # 将筛选后的数据保存为新的Excel文件
    subset.to_excel(f"{value}.xlsx", index=False)

请将"your_file.xlsx"替换为你要分割的Excel文件的路径，"column_name"替换为你要根据其进行拆分的列的名称。这段代码将根据该列的每个唯一值创建一个新的Excel文件，并将相应的数据保存在其中。

另外，根据引用\[2\]中的代码，如果你的Excel文件包含多个sheet，你可以使用类似的方法来拆分每个sheet。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", sheet_name=None)

# 获取所有sheet的名称
sheet_names = df.keys()

# 根据某一列的值进行拆分
for value in df\['column_name'\].unique():
    # 创建一个新的Excel文件
    writer = pd.ExcelWriter(f"{value}.xlsx")
    for sheet_name in sheet_names:
        # 根据值筛选数据
        subset = df\[sheet_name\]\[df\[sheet_name\]\['column_name'\] == value\]
        # 将筛选后的数据保存到新的sheet中
        subset.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    writer.save()
    writer.close()

同样，请将"your_file.xlsx"替换为你要分割的Excel文件的路径，"column_name"替换为你要根据其进行拆分的列的名称。这段代码将根据该列的每个唯一值创建一个新的Excel文件，并将相应的数据保存在其中的对应sheet中。

希望这些代码能帮助到你。如果有任何问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python处理数据——根据某列拆分excel文件](https://blog.csdn.net/weixin_46605479/article/details/130077853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python实现Excel拆分操作](https://blog.csdn.net/m0_47590417/article/details/119063096)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]