with df in pd.read_csv('data.csv',chunksize=100000)

在这个问题中，引用\[1\]提供了一个示例代码，展示了如何使用`pd.read_csv`函数来分块处理大型CSV文件。而引用\[2\]则展示了`pd.read_csv`函数可以接受不同类型的文件路径作为参数，包括本地相对路径、本地绝对路径、网址等。引用\[3\]则提供了更多关于文件路径的示例，包括文件路径、网页上的文件和文件对象。

根据这些引用内容，可以得出结论：在`pd.read_csv`函数中，`with`语句不能直接用于`pd.read_csv`函数中的参数。`with`语句通常用于处理文件对象的上下文管理器，而不是用于处理`pd.read_csv`函数的返回值。如果想要分块处理CSV文件，可以使用示例代码中的方法，通过迭代器和`chunksize`参数来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas.read_csv 详细介绍](https://blog.csdn.net/qq_15719613/article/details/127584328)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解（非常全面，推荐收藏）](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]