python 如何读取和分割保存一个超级大的csv文件？请写个例子。

A:

读取超级大的CSV文件时，一般需要采用逐块读取的方式，可以使用pandas库的read_csv函数，并指定chunksize参数。分割保存CSV文件时，可以采用pandas库的to_csv函数，并设置chunksize参数。下面是一个读取和分割保存超级大CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取超级大的CSV文件并逐块处理
chunksize = 1000000 # 每块数据的大小
for chunk in pd.read_csv('big_file.csv', chunksize=chunksize):
    # TODO: 对每块数据进行处理

# 分割保存超级大的CSV文件
chunksize = 1000000 # 每块数据的大小
i = 0  # 计数器
for chunk in pd.read_csv('big_file.csv', chunksize=chunksize):
    chunk.to_csv(f'big_file_{i}.csv', index=False)
    i += 1

相关问题

请用Python写出能够读取一个文件夹中所有csv文件的代码

当然可以！以下是一个可以读取指定文件夹中所有 CSV 文件的 Python 代码：

import os
import pandas as pd

def read_csv_files(folder_path):
    csv_files = [file for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith('.csv')]
    dataframes = []
    
    for file in csv_files:
        file_path = os.path.join(folder_path, file)
        df = pd.read_csv(file_path)
        dataframes.append(df)
    
    return dataframes

# 指定文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 调用函数读取所有 CSV 文件
data = read_csv_files(folder_path)

# 可以在这里对读取到的数据进行进一步处理

你只需要将 `'/path/to/folder'` 替换为你想读取 CSV 文件的文件夹路径即可。这段代码会返回一个包含所有 CSV 文件的 DataFrame 列表，你可以根据需要对这些数据进行进一步处理。

python写一个多线程读取并显示大型csv文件的exe工具

以下是一个Python多线程读取和显示大型CSV文件的例子：

import csv
import threading
import time

def read_csv_chunk(filename, start, end):
    with open(filename, 'r') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for i, row in enumerate(reader):
            if i >= start and i < end:
                print(row)

def read_csv_multithreaded(filename, num_threads):
    with open(filename, 'r') as f:
        num_lines = sum(1 for line in f)
        
    chunk_size = num_lines // num_threads
    threads = []
    
    for i in range(num_threads):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        
        if i == num_threads - 1:
            end = num_lines
        
        t = threading.Thread(target=read_csv_chunk, args=(filename, start, end))
        threads.append(t)
        
    for t in threads:
        t.start()
        
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    read_csv_multithreaded('large_file.csv', 4)
    end_time = time.time()
    print('Time taken:', end_time - start_time)

这个例子使用Python的CSV模块来读取CSV文件。它首先计算文件中的总行数，然后将文件分成多个块并在不同的线程中读取每个块。最后，它等待所有线程完成后输出所花费的总时间。