pandas先处理好csv文件的值，然后再把csv拆分成小文件

在Pandas中，如果你想要预先处理CSV文件里的值，比如清理数据、转换数据类型、填充缺失值或删除某些列，你可以首先加载整个文件到DataFrame对象，然后进行这些操作。一旦数据准备好，再将其拆分成小文件通常是为了优化存储空间和内存管理，特别是当数据量非常大时。

以下是一个简单的步骤示例：

1. **导入并加载数据**：

   import pandas as pd
   
   data = pd.read_csv('big_file.csv')

2. **预处理数据**：

   # 清洗数据：去除空值，处理异常值，转换数据类型等
   data_cleaned = data.dropna()       # 删除缺失值
   data_cleaned = data_cleaned[data.value > threshold]  # 过滤异常值
   data_cleaned['column'] = data_cleaned['column'].astype('float')  # 数据类型转换

3. **切分数据为小文件**：

   chunk_size = 10000  # 分块大小
   chunks = [data_cleaned.iloc[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data_cleaned), chunk_size)]
   
   # 保存每个切片到独立的CSV文件
   for i, chunk in enumerate(chunks):
       chunk.to_csv(f'data_split_{i}.csv', index=False)

这样，你就先完成了数据预处理，然后按照指定大小拆分了CSV文件。