csv文件根据不同行数拆分为多个文件
时间: 2023-10-06 07:12:22 浏览: 361
如果您想根据不同的行数来拆分文件,可以在循环中使用不同的行数,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 每个文件包含的行数
rows_per_file = [1000, 2000, 500, 1500, 800]
# 分割文件
for i, num_rows in enumerate(rows_per_file):
# 选择行
start_row = sum(rows_per_file[:i])
df_subset = df.iloc[start_row:start_row+num_rows]
# 将数据写入新的csv文件
filename = 'file_{}.csv'.format(i)
df_subset.to_csv(filename, index=False)
```
这个示例会将原始csv文件按照不同的行数拆分成多个csv文件,并命名为 `file_0.csv`, `file_1.csv`, `file_2.csv` 等等。您可以根据需要修改 `rows_per_file` 变量以及文件名格式。
相关问题
df按照A列拆分,保存为csv文件,A中每一类保存为一个csv文件要求文件行数不超过249999,如果有超过 则保存为多个文件的代码
你可以使用pandas DataFrame的`groupby`和`to_csv`功能来实现这个需求。以下是Python代码示例:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的DataFrame,其中包含'A'列和其他列
df = ...
# 设置每类的最大行数限制
max_rows_per_category = 249999
# 定义存放结果文件路径的字典
result_files = {}
# 按'A'列进行分组,并将每组保存为单独的CSV文件
for category, group_df in df.groupby(df['A']):
# 获取当前组的行数
current_rows = len(group_df)
# 如果行数大于最大限制,则保存为多个文件
if current_rows > max_rows_per_category:
# 计算需要保存的子文件数量
sub_files_count = (current_rows - 1) // max_rows_per_category + 1
for i in range(sub_files_count):
start_index = i * max_rows_per_category
end_index = min((i+1) * max_rows_per_category, current_rows)
# 提取子集并保存为单独的CSV文件
sub_df = group_df.iloc[start_index:end_index]
file_name = f'{category}_{start_index}-{end_index}.csv'
# 将子文件保存
sub_df.to_csv(file_name, index=False)
# 更新结果文件字典
result_files[category] = [file_name]
else:
# 直接保存单个小文件
file_name = f'{category}.csv'
group_df.to_csv(file_name, index=False)
result_files[category] = file_name
# 打印保存的文件信息
for category, files in result_files.items():
print(f"Category {category} saved in files: {files}")
```
这段代码会根据"A"列将数据分成多个文件,如果某类的数据超过249999行,它会被分割成多个较小的文件。每个文件都是以当前类别名加上行数范围的形式命名。
pandas 将df 按照列A中的值拆分保存为csv文件,并且行数不超过25000行,并且在25000行内尽可能多的包含不同的A值,并且同一个A值不分散到多个文件中去
在Pandas中,你可以使用`groupby`函数结合`to_csv`方法来实现这样的操作。首先,你需要对DataFrame `df` 按照列A进行分组,然后将每个组限制在最多25000行的数据。这里是一个简单的步骤:
```python
import pandas as pd
# 假设 df 是你的 DataFrame
df_grouped = df.groupby('A').apply(lambda x: x.head(25000)) if len(df) > 25000 else df # 如果原数据小于25000行,则直接取df
# 确保每个 'A' 值都在同一个文件中,可以使用 'A' 作为文件名前缀,加上计数器
counter = 1
for name, group in df_grouped.groupby('A'):
filename = f"{name}_{counter}.csv"
# 写入CSV文件
group.to_csv(filename, index=False)
counter += 1
```
这个脚本会创建一个或多个CSV文件,每个文件对应于'A'列的一个唯一值,且每文件不超过25000行。如果某列'A'的值超过25000,那么它会被拆分成多个文件。
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