python读取csv文件获得文件行数

时间: 2023-09-14 22:14:31 浏览: 76

python csv拆分_workgy8_文件拆分_python_

在Python编程语言中，CSV（Comma Separated Values）文件是一种常见的数据存储格式，用于存储表格数据。在处理大量数据时，有时我们需要将一个大型CSV文件拆分为多个小文件，以便于管理和分析。标题"python csv拆分_workgy8_文件拆分_python_"指的是使用Python进行CSV文件拆分的操作，描述中提到可以根据自定义设置每个拆分后的CSV文件的容量。标签"workgy8"可能是特定项目或工具的标识，而"文件拆分"和"python"则明确了我们讨论的主题。要实现这个功能，我们可以利用Python的内置模块`csv`和`os`。下面是一个详细的步骤和示例代码： 1. **导入所需模块**：我们需要导入`csv`模块来读取和写入CSV文件，以及`os`模块来处理文件路径。 ```python import csv import os ``` 2. **定义拆分函数**：创建一个函数，接受原始CSV文件名、目标目录、每个小文件的最大行数作为参数。 ```python def split_csv(input_file, output_dir, max_rows_per_file): # ... ``` 3. **读取原始CSV文件**：使用`open()`打开文件，然后用`csv.reader()`创建一个迭代器来逐行读取数据。 ```python with open(input_file, 'r', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) # ... ``` 4. **初始化计数器和临时文件**：初始化行计数器，用于跟踪已处理的行数。同时，创建一个临时文件对象，用于写入当前拆分的小文件。 ```python row_count = 0 temp_file = None # ... ``` 5. **遍历CSV文件**：遍历CSV文件中的每一行，将行写入临时文件，并检查是否达到最大行数限制。 ```python for row in reader: if not temp_file: # 创建新文件并写入表头（如果有） temp_file = open(os.path.join(output_dir, f'split_{row_count}.csv'), 'w', newline='') writer = csv.writer(temp_file) if next(reader, None): # 如果有表头，写入表头 writer.writerow(next(reader)) writer.writerow(row) row_count += 1 if row_count % max_rows_per_file == 0: temp_file.close() temp_file = None ``` 6. **处理最后的临时文件**：在循环结束后，确保处理最后一个临时文件。 ```python if temp_file: temp_file.close() ``` 7. **完整代码**：将以上步骤整合到完整的`split_csv`函数中。 ```python import csv import os def split_csv(input_file, output_dir, max_rows_per_file): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) with open(input_file, 'r', newline='') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) row_count = 0 temp_file = None for row in reader: if not temp_file: temp_file = open(os.path.join(output_dir, f'split_{row_count}.csv'), 'w', newline='') writer = csv.writer(temp_file) if next(reader, None): # 如果有表头，写入表头 writer.writerow(next(reader)) writer.writerow(row) row_count += 1 if row_count % max_rows_per_file == 0: temp_file.close() temp_file = None if temp_file: temp_file.close() # 示例使用 input_file = 'large_file.csv' output_dir = 'split_files' max_rows_per_file = 10000 split_csv(input_file, output_dir, max_rows_per_file) ``` 通过这个脚本，我们可以将一个大型CSV文件按照指定的行数拆分为多个小文件，每个文件的大小由`max_rows_per_file`参数控制。这样，我们就可以更高效地处理大数据集，尤其是在内存有限的情况下。

可以使用pandas库来读取csv文件，并且使用shape属性来获取文件的行数。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("filename.csv") rows = df.shape[0] print("The number of rows in the file is:", rows) ```

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