将csv文件平均分成5份，并将不能被平均分的部分放入另一个文件中去

可以使用Python中的pandas库来处理CSV文件。首先需要读取CSV文件，然后获取文件的行数，并计算出每个文件应该包含的行数。然后使用pandas库的head函数和tail函数来选择需要分割的行，再使用to_csv函数将每个部分保存为一个新的CSV文件。对于不能被平均分的部分，可以使用pandas库的iloc函数来选择需要保存的行，再次使用to_csv函数将其保存为另一个CSV文件。以下是Python代码示例：

import pandas as pd
import math

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 获取文件总行数
total_rows = df.shape[0]

# 计算每个文件应包含的行数
rows_per_file = math.ceil(total_rows / 5)

# 分割CSV文件
for i in range(5):
    start_row = i * rows_per_file
    end_row = (i + 1) * rows_per_file
    if end_row > total_rows:
        end_row = total_rows
    filename = f'part{i+1}.csv'
    df.iloc[start_row:end_row].to_csv(filename, index=False)

# 处理不能被平均分的部分
if end_row < total_rows:
    filename = 'remainder.csv'
    df.iloc[end_row:].to_csv(filename, index=False)

注意，以上代码是一个简单的示例，需要根据实际情况进行修改，例如文件路径、文件名等。