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将一份一亿多条数据的csv文件等分为10份,代码如下所示:
import pandas as pd data = pd.read_csv('C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\data\\UserBehavior.csv') # 路径则根据个人存放项目文件的习惯 num = 0 for i in range(1, 11): start = num num = num + int(data.shape[0] / 10) file = data.iloc[start:num,] file.to_csv("C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\newData\\" + str(i) + "_data.csv", index=False) # index=False是不想切分后的文件出现序号
注意:如果此时文件的路径包含有中文,则必须改成以下的代码:
import pandas as pd f = open('C:\\Users\\PycharmProjects\\数据切分\\data\\UserBehavior.csv') data = pd.read_csv(f) num = 0 for i in range(1, 11): start = num num = num + int(data.shape[0] / 10) file = data.iloc[start:num,] file.to_csv("C:\\Users\\PycharmProjects\\SplitData\\newData\\" + str(i) + "_data.csv", index=False)
但是使用这种方法调用文件进内存,加重了内存的负担,两次赋值相当于内存占用乘2,此方法不建议使用,还是将路径改为英文名。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 等分切分数据及规则命名的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2025年05月24日
2025年05月24日
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