python 将csv转mdf文件很大

### Python 处理大 CSV 文件转换为 MDF 格式的方案

对于大型CSV文件向MDF格式的转换，可以采用分块读取的方式以减少内存占用，并利用高效的数据处理库来提升性能。以下是具体实现方法：

#### 使用Pandas进行分批读取与处理
由于一次性加载整个大型CSV文件可能导致内存溢出，因此推荐使用`pandas`库中的`read_csv()`函数配合参数`chunksize`来进行分批次读取。

import pandas as pd

for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10 ** 6):  
    process(chunk)  # 对每一块数据执行必要的预处理操作

此处代码展示了如何设置每次只读入固定数量（例如一百万行）记录到DataFrame对象中以便逐步处理[^3]。

#### 数据清洗与准备阶段
在实际应用过程中可能还需要对原始数据做进一步清理工作，比如去除重复项、缺失值填充等。这一步骤同样可以在上述循环体内完成。

#### 利用SQLAlchemy连接数据库并创建表结构
为了最终能够顺利导入至支持MDF格式的目标环境——即Microsoft SQL Server数据库内，先要建立好相应的表格定义。借助于`SQLAlchemy` ORM框架可简化此流程。

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String

engine = create_engine('mssql+pyodbc://username:password@server/database?driver=ODBC Driver')
metadata = MetaData()
table_name = 'your_table'
table = Table(table_name, metadata,
              Column('id', Integer),
              Column('column_1', String(50)),
              ...)
metadata.create_all(engine)

这段脚本说明了怎样构建一个新表以及指定各字段属性。

#### 批量插入数据至目标数据库
最后一步便是将经过整理后的中间结果集批量写回到目的地。考虑到效率问题，建议采取事务机制提交多条记录而非单次更新命令。

with engine.connect() as connection:
    trans = connection.begin()
    try:
        for index, row in processed_chunk.iterrows():
            insert_stmt = table.insert().values(
                id=row['ID'],
                column_1=row['Column1']
            )
            connection.execute(insert_stmt)
        trans.commit()
    except Exception as e:
        trans.rollback()
        raise(e)

以上示例体现了安全可靠的错误恢复策略，在遇到异常情况时回滚更改从而保持一致性。