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:
pandas
和os
:import pandas as pd
import os
merged_data = pd.DataFrame()
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。
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])
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:
应用场景:
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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。
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