pandas‘外部’合并多个csvs使用太多的内存

pandas是一个强大的数据分析和处理工具，可以用于处理和分析大型数据集。在处理大量数据时，可能会遇到内存不足的问题。为了解决这个问题，可以使用"外部"合并多个CSV文件的方法，以减少内存的使用。

外部合并是指将多个CSV文件按照某个共同的列进行合并。这种方法适用于数据集太大，无法一次加载到内存中的情况。

以下是一种可能的解决方案：

首先，使用pandas的read_csv函数逐个读取每个CSV文件，并指定适当的参数来减少内存使用。例如，可以使用dtype参数指定每列的数据类型，以减少内存占用。

import pandas as pd

# 读取第一个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv', dtype={'column1': int, 'column2': float})

# 读取第二个CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv', dtype={'column1': int, 'column2': float})

# 读取更多的CSV文件...

接下来，使用pandas的merge函数将这些DataFrame对象按照共同的列进行合并。可以使用on参数指定合并的列。

# 合并DataFrame对象
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

# 合并更多的DataFrame对象...

如果数据集非常大，无法一次合并到内存中，可以使用迭代的方式进行合并。首先，将第一个CSV文件的数据合并到一个新的CSV文件中，然后将后续的CSV文件逐个合并到这个新文件中。

# 合并第一个CSV文件到新文件
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

# 逐个合并后续的CSV文件到新文件
for i in range(2, num_files + 1):
    df = pd.read_csv(f'file{i}.csv', dtype={'column1': int, 'column2': float})
    merged_df = pd.read_csv('merged.csv')
    merged_df = pd.merge(merged_df, df, on='common_column')
    merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

这种方法可以减少内存的使用，但是需要注意的是，合并过程可能会比较耗时，特别是当数据集非常大时。因此，建议在合并之前先对数据进行预处理，例如筛选出需要的列、删除重复数据等，以减少合并的时间和内存消耗。

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参考链接：