如何使用pandas对超大csv文件进行快速拆分详解

当处理非常大的CSV文件时，会遇到性能和速度上的问题。Pandas是一个强大的数据处理工具，可以帮助我们快速处理大型CSV文件。在本篇攻略中，我们将介绍如何使用Pandas分割超大的CSV文件以提高处理速度。

1.读取CSV文件

首先，我们需要使用Pandas的read_csv()函数读取超大的CSV文件。Pandas是基于内存的，因此处理非常大的CSV文件时，我们可以使用Pandas流式读取CSV文件以减少内存占用。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
# 当超大CSV文件数据为最多包含100行时，可以用nrows=100参数节约时间。
df = pd.read_csv('path/to/large/file.csv', nrows=100)

2.切分CSV文件

既然我们已经从文件读取了数据，接下来我们需要将它们划分为多个部分，以便在处理它们时可以分别处理每个部分。

# 切分CSV文件
chunk_size = 100000  # 基于需要修改初始块大小
reader = pd.read_csv('path/to/large/file.csv', chunksize=chunk_size)

i = 0
for chunk in reader:
    chunk.to_csv('path/to/output/file_{}.csv'.format(i))
    i += 1

在上面的代码片段中，我们使用pd.read_csv()函数中的chunksize参数将CSV文件分成多个数据块。接下来，我们循环每个数据块并将其写入不同的输出文件中。

3.完整示例

接下来，我们将使用一个完整的示例来展示如何使用Pandas分割CSV文件。假设我们有一个包含1000万行数据的CSV文件，每行包含100个字段。我们的目标是将该文件分割成多个CSV文件，每个文件包含100,000行数据。

import pandas as pd

# 设置chunksize参数
chunk_size = 100000

# 读取CSV文件并逐块写入新CSV文件
i = 0
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):
    chunk.to_csv('output_file_{}.csv'.format(i))
    i += 1

在这个例子中，我们首先设置每个数据块的大小为100,000行。接下来，我们读取原始CSV文件，并将文件拆分成多个数据块，每个数据块包含100,000行数据。最后，我们将每个数据块写入具有唯一名称的新CSV文件。