python读取超大csv文件

针对处理超大的CSV文件，可以使用Python的pandas库来高效地读取和处理数据。下面是一个示例代码，演示如何使用pandas来读取超大的CSV文件：

import pandas as pd

# 定义CSV文件路径
csv_file_path = "your_large_file.csv"

# 使用适当的参数来逐块读取CSV文件
chunk_size = 100000  # 每次读取的行数
reader = pd.read_csv(csv_file_path, chunksize=chunk_size)

# 遍历每个块并进行处理
for chunk in reader:
    # 在这里进行你的数据处理操作，例如统计、过滤、转换等
    # chunk是一个DataFrame，你可以对它进行类似普通DataFrame的操作
    
    # 示例：打印每个块的前几行
    print(chunk.head())

# 最后合并处理结果（如果需要）
# 可以在上述循环内部进行处理，也可以将每个块的结果保存在列表中，最后合并

在上面的代码中，使用pd.read_csv函数的chunksize参数来指定每次读取的行数。这将使read_csv返回一个可迭代的TextFileReader对象，可以遍历它来逐块处理数据。每个块都是一个DataFrame，可以在循环内部对其进行所需的处理。

此外，还可以根据需要在循环内部将每个块的处理结果保存在列表中，然后在循环结束后将所有块的结果合并，例如使用pd.concat函数。

请注意，根据具体需求，可能还需要考虑内存使用情况、数据处理效率等因素。如果你的文件非常大，还可以考虑使用其他的工具和技术，如Dask或分布式计算框架。