如何在Python中处理大量数据：批量读取、写入及操作示例

原创冷不防 2025-01-10 19:21 6阅读 0赞

在Python中处理大量数据，通常我们会使用一些高效的数据处理库，如Pandas、Dask等。这里以Pandas为例，介绍批量读取、写入及操作的示例。

1. 批量读取

```python
import pandas as pd

# 假设我们有两列CSV文件（data_file_1.csv, data_file_2.csv）
file_list = ['data_file_1.csv', 'data_file_2.csv']

# 使用Pandas的read_csv方法批量读取
dfs = {filename: pd.read_csv(filename)} for filename in file_list

print(dfs)
```

2. 批量写入

```python
import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame（df_to_write）
df_to_write = pd.DataFrame({
    'column1': ['value1', 'value2'],
    'column2': [1, 2]
}))

file_list = ['output_file.csv']

for index, row in df_to_write.iterrows():
    new_row = {key: str(value) for key, value in row.items()}  # 转换为字符串
    new_df = pd.DataFrame({str(index + 1)): [new_row]}})  # 新的行插入到DataFrame中

output_file_path = file_list[index]
    
    new_df.to_csv(output_file_path, index=False))  # 写入CSV文件

print("批量写入完成!")
```

3. 操作示例（例如处理缺失值、计算统计量等）

```python
import pandas as pd

# 假设我们有一个包含缺失值的DataFrame（data_with_missing_values.csv））
file = 'data_with_missing_values.csv'
df_initial = pd.read_csv(file)

# 处理缺失值，这里以填充NaN为例
df_filled = df_initial.fillna(value='default_value'))  # 使用默认值填充

# 计算统计量
stat_results = df_filled.describe()  # 获取描述性统计信息

print("处理后的DataFrame（df_filled）：")
print(df_filled)

print("\n统计结果：")
print(stat_results)

```

以上示例展示了如何在Python中批量读取CSV文件，处理缺失值并填充，以及计算统计量。根据实际需求，可以扩展到其他数据格式和操作。

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