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1、统计回归所需处理的数据量可能非常大,必要时需对文件进行拆分或合并。
2、可以用 pandas2、将 Excel 文件分割为多个文件或合并。
将 Excel 文件分割为多个文件
#将Excel文件分割为多个文件importpandasaspddfData=pd.read_excel('./example.xls',sheetname='Sheet1')nRow,nCol=dfData.shape#获取数据的行列#假设数据共有198,000行,分割为20个文件,每个文件10,000行foriinrange(0,int(nRow/10000)+1):saveData=dfData.iloc[i*10000+1:(i+1)*10000+1,:]#每隔10,000fileName='./example_{}.xls'.format(str(i))saveData.to_excel(fileName,sheet_name='Sheet1',index=False)将多个Excel文件合并为一个文件
#将多个Excel文件合并为一个文件importpandasaspd##两个Excel文件合并#data1=pd.read_excel('./example0.xls',sheetname='Sheet1')#data2=pd.read_excel('./example1.xls',sheetname='Sheet1')#data=pd.concat([data1,data2])#多个Excel文件合并dfData=pd.read_excel('./example0.xls',sheetname='Sheet1')foriinrange(1,20):fileName='./example_{}.xls'.format(str(i))dfNew=pd.read_excel(fileName)dfData=pd.concat([dfData,dfNew])dfData.to_excel('./example',index=False)以上就是python文件拆分与合并的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:Python基础教程
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