def get_csv_from_chunks(file_path, chunksize=10000, stop=False, usecols=None): print('load %s, split in chunksize: %d' % (file_path, chunksize)) if usecols: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize, usecols=usecols) else: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize) h = pd.DataFrame() n = 1 for d in diter: if stop: return d print('read %d chunk file, total shape: %s' % (n, h.shape)) d = reduce_mem_usage(d) h = pd.concat([h, d]) n += 1 print('final file shape:', h.shape) return h

这段代码定义了一个名为 `get_csv_from_chunks` 的函数，用于从较大的 CSV 文件中逐块读取数据并进行处理。函数接受以下参数：

- `file_path`：CSV 文件的路径。
- `chunksize`：每个块的大小，默认为 10000。
- `stop`：一个布尔值，表示是否在读取到第一个块后停止读取，默认为 False。
- `usecols`：一个列表，指定要从文件中读取的列，默认为 None，表示读取所有列。

函数首先打印加载文件的信息，然后根据给定的参数调用 `pd.read_csv` 函数来逐块读取 CSV 文件，并返回一个迭代器对象 `diter`。如果指定了 `usecols`，则使用该参数进行列的选择。

接下来，创建一个空的 DataFrame `h` 用于存储最终的结果，以及一个变量 `n` 用于记录块的索引。然后，通过 `for` 循环遍历迭代器对象 `diter`，在每个循环中执行以下操作：

- 如果 `stop` 为 True，则直接返回当前块 `d`。
- 打印当前块的索引和结果 DataFrame `h` 的形状。
- 对当前块进行处理（例如，通过调用 `reduce_mem_usage` 函数进行内存优化）。
- 将当前块与结果 DataFrame `h` 进行拼接，并将拼接后的结果赋值给 `h`。
- 增加块的索引值 `n`。

最后，打印最终结果 DataFrame `h` 的形状，并将其作为函数的返回值。

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total_chunks_data = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\tset_data.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_labels = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\Project\\Test\\test_labels.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_snr = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\test_snr.csv', header=None, chunksize=chunksize))

这段代码是用来计算在给定的文件路径下，使用给定的块大小(chunksize)来读取CSV文件的总块数。其中，第一个语句计算了'tset_data.csv'文件的总块数，第二个语句计算了'test_labels.csv'文件的总块数，第三个语句计算了'test_snr.csv'文件的总块数。这里使用了Pandas库的read_csv函数来读取CSV文件，并通过迭代器的方式来计算总块数。最后，total_chunks_data、total_chunks_labels和total_chunks_snr分别保存了对应文件的总块数值。

for i, d in enumerate(split_in_chunks(data, chunksize=150000)): file_name = predict_data_file.format('20220926', d.shape[0], i) d.to_csv(os.path.join(data_path, submission, file_name), encoding='utf8', index=0) print('save in split file:', file_name)

这段代码使用 `enumerate` 函数和 `split_in_chunks` 函数将数据框 `data` 拆分成多个块，并将每个块保存到单独的文件中。

首先，代码使用 `enumerate` 函数来同时获取块的索引 `i` 和块数据 `d`。

然后，使用 `split_in_chunks` 函数将数据框 `data` 拆分成大小为150,000行的块。

接下来，根据指定的文件名格式（`predict_data_file.format('20220926', d.shape[0], i)`），生成一个文件名 `file_name`。

然后，使用 `to_csv` 方法将块数据 `d` 保存为 CSV 文件。文件的保存路径由 `os.path.join(data_path, submission, file_name)` 组成。同时，设置参数 `encoding='utf8'` 来指定保存文件时使用的编码方式，并设置参数 `index=0` 来不保存索引列。

最后，打印出保存的文件名。

这段代码的作用是将数据框 `data` 拆分成多个块，并将每个块保存为单独的 CSV 文件，用于后续的处理和分析。每个文件名都会根据指定的格式生成，并打印出保存的文件名。