使用Python处理大型CSV文件

使用Python处理大型CSV文件

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处理大型CSV文件时，可能会遇到内存限制等问题。一种常见的解决方案是使用Python的pandas库，它允许我们选择性地读取文件的特定部分，而不是一次性加载整个文件，这在面对大数据集时尤为重要。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

本教程将详细介绍如何使用Python和pandas库来选择性地读取和处理大型CSV文件中的字段，以避免内存不足的问题。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

1.选择性读取字段

在此步骤中，我们通过usecols参数选择性地读取感兴趣的列，以减轻内存负担。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

import pandas as pd# 指定CSV文件的路径csv_file_path = "<文件路径>"# 指定需要提取的字段列名selected_columns = ['unified_code', 'reg_addr']# 使用pd.read_csv()读取指定列的数据data = pd.read_csv(csv_file_path, usecols=selected_columns)# 显示读取的数据print(data.head())# 保存读取的数据到新的CSV文件中csv_output_file_path = "<输出文件路径>"data.to_csv(csv_output_file_path, index=False)print("数据已保存为CSV文件：", csv_output_file_path)

2.数据合并

我们有两个CSV文件，需要基于'unified_code'字段进行合并。pandas的merge函数允许我们进行这样的操作。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

import pandas as pd# 指定两个CSV文件的路径csv_file1_path = "<文件1路径>"csv_file2_path = "<文件2路径>"# 读取两个CSV文件data1 = pd.read_csv(csv_file1_path)data2 = pd.read_csv(csv_file2_path)# 基于'unified_code'字段合并数据merged_data = data1.merge(data2, on='unified_code', how='inner')# 显示合并后的数据print(merged_data.head())# 保存合并后的数据到新的CSV文件中merged_csv_file_path = "合并后的数据.csv"merged_data.to_csv(merged_csv_file_path, index=False)print("匹配成功的数据已保存为CSV文件：", merged_csv_file_path)

3.生成唯一ID并保存数据

最后，我们为每行数据生成一个唯一的ID，对数据进行筛选，并将结果保存到新的CSV文件中。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

import pandas as pd# 指定CSV文件的路径csv_file_path = "合并后的数据.csv"# 读取CSV文件data = pd.read_csv(csv_file_path)# 为每一行生成唯一的IDdata['ID'] = range(1, len(data) + 1)# 选择性保留字段selected_columns = ['ID', 'unified_code', 'reg_addr']data = data[selected_columns]# 保存清理后的数据到新的CSV文件中output_csv_file_path = "clean.csv"data.to_csv(output_csv_file_path, index=False)print("数据已保存为CSV文件：", output_csv_file_path)

总结

本教程演示了如何使用Python和pandas库对大型CSV文件进行选择性读取、合并和保存，以避免内存不足的问题。这种方法在处理大数据集时非常有用，能够显著提高数据处理的效率。quM28资讯网——每日最新资讯28at.com

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