使用python连接大型(>100MB)多个(比如10个) csv文件

使用Python连接大型（>100MB）多个（比如10个）CSV文件，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的Python库，如pandas和os：

import pandas as pd
import os

1. 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据：

merged_data = pd.DataFrame()

1. 使用os库的listdir函数获取指定目录下的所有CSV文件的文件名：

csv_files = [file for file in os.listdir('path_to_directory') if file.endswith('.csv')]

其中，path_to_directory是存储CSV文件的目录路径。

1. 使用pandas库的read_csv函数逐个读取CSV文件，并将其合并到merged_data中：

for file in csv_files:
    file_path = os.path.join('path_to_directory', file)
    data = pd.read_csv(file_path)
    merged_data = pd.concat([merged_data, data])

1. 可选：如果CSV文件中包含标题行，可以使用ignore_index=True参数重置合并后的数据的索引：

merged_data.reset_index(drop=True, inplace=True)

至此，你已经成功连接并合并了多个大型CSV文件。

对于大型CSV文件的连接，可以考虑使用pandas库的read_csv函数的chunksize参数，以逐块读取和处理数据，从而减少内存占用。

这个问题涉及到的名词是CSV文件连接。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的以逗号分隔的文本文件格式，用于存储表格数据。CSV文件连接是指将多个CSV文件中的数据合并为一个文件或数据结构的操作。

优势：

• 灵活性：CSV文件连接可以根据需求选择合并的文件和字段，提供了更大的灵活性。
• 数据整合：通过连接多个CSV文件，可以将分散的数据整合到一个文件或数据结构中，方便后续的数据分析和处理。

应用场景：

• 数据分析：当需要对多个CSV文件中的数据进行统一分析时，可以先将它们连接成一个文件，以便更方便地进行数据处理和分析。
• 数据集成：当需要将多个数据源的数据整合到一个文件或数据结构中时，可以使用CSV文件连接来实现数据集成。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐产品可能因实际需求和环境而异。