首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将一个21亿行的大型csv文件拆分成多个较小的文件,并以列作为ID

,可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,需要选择一种适合处理大型文件的编程语言,例如Python、Java或C++。这些语言都有强大的文件处理能力和丰富的库支持。
  2. 使用所选的编程语言编写一个程序来读取大型csv文件。可以使用文件流或逐行读取的方式,以避免将整个文件加载到内存中。
  3. 根据需要拆分的列作为ID,可以选择其中一个列作为唯一标识符。例如,如果有一个名为"ID"的列,可以将其作为拆分的依据。
  4. 创建一个数据结构来存储拆分后的数据。可以使用字典、列表或其他适合存储大量数据的数据结构。
  5. 遍历大型csv文件的每一行,根据拆分的列的值将行添加到相应的数据结构中。如果数据结构中不存在该值对应的键,则创建一个新的键,并将行添加到该键对应的值中。
  6. 当数据结构中的数据量达到一定阈值时,将数据写入一个新的较小的csv文件。可以使用编程语言提供的文件写入功能,将数据写入新的文件中。
  7. 重复步骤5和步骤6,直到遍历完整个大型csv文件。
  8. 最后,得到多个较小的csv文件,每个文件包含根据拆分的列的值进行分类的行数据。

这是一个基本的处理大型csv文件并拆分成多个较小文件的方法。具体的实现细节和优化方式会根据所选的编程语言和具体需求而有所不同。在腾讯云的产品中,可以使用云服务器、云函数、对象存储等服务来支持文件处理和存储需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

盘点一个Python自动化办公需求——一份Excel文件按照指定分成多个文件

一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理问题,一起来看看吧,一份Excel文件按照指定分成多个文件。...如下表所示,分别是日期和绩效得分,如: 其中日期分别是1月到8月份,现在他有个需求,需要统计每一个绩效情况,那么该怎么实现呢?...二、实现过程 这里【东哥】给了一个代码,如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel("C:/Users/pdcfi/Desktop/合并表格.xlsx")...代码运行之后,可以得到预期效果,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel拆分处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

22860

Tidyverse|数据分分合合,一分多,多合一

一 载入数据 R包 使用TCGA下载数据,仅使用以下几行几列, 作为示例 library(tidyverse) data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE...第一ID,和人为添加ID2,名称不规则,我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一 使用separate函数, “指定”分隔符出现位置一分成 2.1 默认,不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...2.4,按照第几个字符 根据第几个字符拆分,适合数据规整,,, 可以用来TCGA中sampleID转为常见16位,需要先转置 data2 %>% select(Gene1,contains...("TCGA")) %>% #选择指定 column_to_rownames(var = "Gene1") %>% # Gene1转为rownames t() %>% as.data.frame

3.6K20

MySQL数据库存储引擎

6字节ROWID,并以作为主键5、InnoDB被用在众多需要高性能大型数据库站点上设计理念:1,InnoDB默认数据放到一个逻辑表空间中,这个表空间就像黑盒子一样由InnoDB自身进行管理。...场景:对于服务器日志这种信息,一般常用存储策略是数据分成很多表,每个名称与特定时间端相关。例如:可以用12个相同表来存储服务器日志数据,每个表用对应各个月份名字来命名。...CSV存储引擎使用该引擎MySQL数据库表会在MySQL安装目录data文件夹中和该表所在数据库名相同目录中生成一个.CSV文件(所以,它可以CSV类型文件当做表进行处理),这种文件是一种普通文本文件...如果从电子表格软件输出一个CSV文件,将其存放在MySQL服务器数据目录中,服务器就能够马上读取相关CSV文件。同样,如果写数据库到一个CSV表,外部程序也可以立刻读取它。...在实现某种类型日志记录时,CSV作为一种数据交换格式,特别有用。

5.5K31

用Python玩转统计数据:取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

', names=True, # 只有数字 usecols=[4,5,6,8,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20] ) .genfromtxt(...)方法以文件作为一个(...指定分隔符是一个好做法;本例中分隔符是',',也可以是\t。names参数指定为True,意味着变量名存于第一行。最后,usecols参数指定文件中哪些要存进csv_read对象。...sample(n=np.round(strata_expected_counts[bed])), ignore_index=True ) 04 数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集 要建立一个可信统计模型...要保证精确度,我们训练和测试不能用同样数据集。 本技法中,你会学到如何将你数据集快速分成两个子集:一个用来训练模型,另一个用来测试。 1....我们先将原始数据集分成两块,一块是因变量y,一块是自变量x: # 选择自变量和因变量 x = data[['zip', 'beds', 'sq__ft']] y = data['price'] 然后就可以

2.4K20

解锁TOAST秘密:如何优化PostgreSQL大型存储以最佳性能和可扩展性

解锁TOAST秘密:如何优化PostgreSQL大型存储以最佳性能和可扩展性 PostgreSQL是一个很棒数据库,但如果要存储图像、视频、音频文件或其他大型数据对象时,需要TOAST以获得最佳性能...PG使用固定大小页面,这就给存储大值带来了巨大挑战。为解决这个问题,大数据值被压缩并分成多个较小块。这个过程自动完成,不会显著影响数据库使用方式。...比如由一个包含大量文本表,希望在需要进行子字符串操作时提高性能,该策略会将其存储在行外并避免压缩 4)MAIN策略 该策略允许压缩,但禁用行外存储。行外存储仍会执行,但是仅作为最后手段。...比如,有一个表,其中包含大量不经常访问数据,希望对其进行压缩以节省空间;该策略压缩它,但会避免将其存储在行外。...要解决这个问题,请考虑数据存储到TOAST表前压缩数据,或者使用针对处理大型数据对象(例如文件系统或对象存储)而优化存储解决方案。

2.1K50

Excel打不开“巨大csv文件或文本文件,Python轻松搞定

曾经收到一个8GB大型csv文件,想看一下内容,但无法使用任何尝试过程序打开它,比如记事本、Excel等。文件太大,程序甚至无法启动。...要求相对简单:打开一个8GB大型csv文件,查看前几千行中数据。如果当你选择了正确工具——Python,那么这项看似不可能任务很容易完成。...下面首先探讨如何检查大型csv文件内容,然后我们文件分解成小文件,这样数据就可以在Excel中使用。...出于演示目的,我们不会使用8GB大型csv文件;相反,假设使用一个只有2600行数据较小文件。 同以前一样,从导入必需库开始,在本练习中,我们只需要pandas。...图1:两个数据框架大小(行数,数) 如上所示,“large_data.csv文件总共包含2599行22数据。还可以确认,在df_small变量中,只加载了前1000行22数据。

6.8K30

收藏!6道常见hadoop面试题及答案解析

Hadoop是一个开源软件框架,用于存储大量数据,并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点集群上那些数据。...HDFS针对顺序访问和“一次写入和多次读取”使用模式进行了优化。HDFS具有很高读写速率,因为它可以I/O并行到多个驱动器。HBase在HDFS之上,并以柱状方式数据存储为键/值对。...像CSV一样,序列文件不存储元数据,因此只有模式进化才新字段附加到记录末尾。与CSV文件不同,序列文件确实支持块压缩。序列文件也是可拆分。...序列文件可以用于解决“小文件问题”,方式是通过组合较小通过存储文件作为键和文件内容作为XML文件。由于读取序列文件复杂性,它们更适合用于在飞行中(即中间)数据存储。...RC和ORC格式是专门用Hive写而不是通用作为Parquet。   Parquet文件Parquet文件一个columnar文件,如RC和ORC。

2.5K80

python中读入二维csv格式表格方法详解(以元组列表形式表示)

如何去读取一个没有表头二维csv文件(如下图所示)? ?...[data.append(eval(i)) for i in lines]#每一行数据以子列表形式加入到data中 allnodes = tuple(data)#列表类型转化为元组,若想用二维列表形式读取即删掉此行语句...('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头,不把第一行作为每一索引 data = [] for i in df.index: data.append(tuple(...,但对于大型多维数据处理,使用pandas可进行更方面,灵活,可视化操作。...到此这篇关于python中读入二维csv格式表格方法详解(以元组/列表形式表示)文章就介绍到这了,更多相关python读入二维csv文件内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

3.3K20

整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

按行从多个文件中构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...为了避免这种情况,我们需要告诉concat()函数来忽略索引,使用默认整数索引: ? 10. 按多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。...但是如果数据集中每个文件包含信息呢? 这里有一个例子,dinks数据集被划分成两个CSV文件,每个文件包含三: ? 同上一个技巧一样,我们以使用glob()函数开始。...神奇是,pandas已经第一作为索引了: ? 需要注意是,如果你想要你工作在未来可复制,那么read_clipboard()并不值得推荐。 12....一个字符串划分成多个 我们先创建另一个示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一划分为三个独立,用来表示first, middle, last name呢?

3.2K10

【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

按行从多个文件中构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame中。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...按多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中每个文件包含信息呢?...这里有一个例子,dinks数据集被划分成两个CSV文件,每个文件包含三: pd.read_csv('data/drinks1.csv').head() pd.read_csv('data/drinks2...我们再复制另外一个数据至剪贴板: df = pd.read_clipboard() df 神奇是,pandas已经第一作为索引了: df.index Index(['Alice', 'Bob...一个字符串划分成多个 我们先创建另一个示例DataFrame: df = pd.DataFrame({'name':['John Arthur Doe', 'Jane Ann Smith'],

6.5K50

《Kaggle项目实战》 泰坦尼克:从R开始数据挖掘(一)

测试集较小,只有418名乘客命运需要预测,且只有11个变量,这是因为“Survived”列缺失了。这就是我们想要预测。 让我们快速看一下数据框结构,即加载变量类型。...如果数据集有很多文本,并且我们打算处理它们,也可以这样导入文件: > train <- read.csv("train.csv", stringsAsFactors=FALSE) 在本例中,乘客姓名、他们票号和舱位都已作为因子变量导入...嗯,我们可以一个函数输出作为一个函数输入。...现在我们需要向Kaggle提交一个带有乘客IDcsv文件作为我们预测结果。...write.csv命令数据框保存为一个CSV文件,并且去掉了会导致Kaggle拒绝我们提交行号,这很重要。 好啦,这个文件应该已经保存在你工作目录下了。

2.3K60

pandas.read_csv 详细介绍

# array-like, optional pd.read_csv(data, names=['1', '2']) # 指定列名列表 索引 index_col 用作行索引列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引...) in ['COL3', 'COL1']) 返回序列 squeeze 如果文件值包含一,则返回一个 Series,如果多个无论如何还是 DataFrame。...使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数; 连接指定多字符串作为一个作为参数; 每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates...# boolean, default False pd.read_csv(data, iterator=True) 文件块 chunksize 文件大小,分块处理大型csv文件。...# str, default '.' pd.read_csv(data, decimal=",") 行结束符 lineterminator 行结束符,文件分成几行字符。 仅对C解析器有效。

5.2K10

linux split join paste uniq tee sort 工作中文本操作常用方法

/size分成文件,grep -c / awk/wc -l file*统计每个文件行数 join/paste多个文件按照合并 tee >>流重定向到文件, /dev/null使用 sort对文件按照指定排序..., uniq按照获取唯一大小,每列计数等 cat/tac文件查看,内容重定向到文件 head /tail /less常用功能 ---- split命令文件按指定行数/size分成文件,grep...-c / awk/wc -l file*统计每个文件行数 工作中有时候需要将一个很大文件分成一个个小文件(日志文件很大,直接统计太耗性能,有时可以考虑将其分为小文件在处理),比如一个文件有100K行...,我们一个把他分成100个每个只含有1K行文件,使用(google -> linux split file into small files by line num) split -l 1000...large.txt 例如下面我们一个文件分成文件每个10行 ?

2.2K10

MySQL高可用:分库分表你学废了吗?

比如,对于时间敏感查询业务,可以主表按年、月、日来多个表,以提升查询性能。 好处 提高查询性能:表可以大表拆分成多个较小子表,从而加快查询速度。...分片 分片 是大型数据库分成多个小片段方法,每个片段独立运行。 使用分片场景包括: 高并发写入:当一个表需要频繁进行插入、更新或删除操作,可能会导致锁竞争和性能下降。...通常,分片数据库需要一个中心控制节点来管理数据分布和查询路由。 比如,在上述 dialog 表例子上,我们用 user_id 作为哈希键分片。...不同点 应用场景不同 表:通常在单一表中存储数据量已经非常庞大,难以继续扩展或查询性能下降时,考虑拆分表。表是单一表按照某种规则或逻辑分割成多个较小表,通常是为了提高查询性能或简化数据管理。...分片是数据库中数据按照某种规则或策略分布到多个物理服务器上,每个服务器称为一个分片。分片通常是为了提高整体系统性能、可用性和扩展性。

16830

Power Query 真经 - 第 2 章 - 查询管理

出于这个原因,一个查询分或设计一些辅助查询就非常重要。 2.1.1 对 ETL 进行分层 可以在一个查询中执行所有的查询步骤,也可以一个查询分拆成多层查询。例如,考虑以下多层结构。...即使用户从 Excel 表作为基础开始,只要采用这种分查询方式,可以很容易地支持在未来切换为链接到 SQL 数据库。 (译者注:软件工程中一个重要课题就是:可复用。...图 2-3 在 Power Query 编辑器中 “Basic Import.csv文件预览效果 很多用户有过这样经验:建立了一个表,但在几个月后,业务变更导致需要调整表,如何确保在查询中用到表是否包含需要...图 2-23 第 1 章解决方案拆分成三个独立查询结果 Raw Data:原始数据 Source: CSV File:源:CSV 文件 Promote Headers:提升标题 Changed...2.6 关于查询体系结构最后思考 很明显,一个查询拆分成多个查询比在一个查询中完成所有工作要花费更多精力。这样做值得吗?还是说应该坚持使用单一查询?这个问题答案取决于项目实际情况。

2.6K40

搞定PHP面试 - MySQL基础知识点整理 - 存储引擎

和 innodb_data_file_path 定义表空间中,可以是多个文件。...Merge存储引擎使用场景对于服务器日志这种信息,一般常用存储策略是数据分成很多表,每个名称与特定时间端相关。例如:可以用12个相同表来存储服务器日志数据,每个表用对应各个月份名字来命名。...CSV 引擎 CSV 引擎可以普通 CSV 文件作为 MySQL 表来处理,但是这种表不支持索引。 CSV 特点 可以普通 CSV 文件作为 MySQL 表来处理。...所有的必须都是不能为NULL 不支持索引(不适合大表,不适合在线处理) 可以对数据文件直接编辑(保存文本文件内容) CSV 使用场景 适合做为数据交换中间表(能够在服务器运行时候,拷贝和拷出文件...,可以电子表格存储为CSV文件再拷贝到MySQL数据目录下,就能够在数据库中打开和使用。

52030

使用R或者Python编程语言完成Excel基础操作

导出数据:可以表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12. 条件格式 高亮显示特定数据:在“开始”选项卡中使用“条件格式”根据条件自动设置单元格格式。 13....图表 插入图表:根据数据快速创建各种类型图表,如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表:调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列:数据根据分隔符分成。...合并文本:使用CONCATENATE函数或“&”运算符多个单元格文本合并为一个。 宏和VBA编程 录制宏:自动记录一系列操作,以便重复执行。 VBA编程:编写VBA代码实现自动化和定制化功能。...)读取CSV或文本文件。...long_data = pd.melt(data, id_vars=['id_var'], value_vars=['variable_1', 'variable_2']) 实战案例 假设我们有一个名为

13810

数据分析中常见存储方式

使用np.savez()函数可以多个数组保存到同一个文件中。读取.npz文件时使用np.load()函数,返回一个类似于字典对象,因此可以通过数组名作为关键字对多个数组进行访问。...ndarraymemmap对象,它允许文件分成小段进行读写,而不是一次性整个数组读入内存。...列块,Column Chunk:行组中每一保存在一个列块中,一个列块具有相同数据类型,不同列块可以使用不同压缩。...页,Page:Parquet 是页存储方式,每一个列块包含多个页,一个页是最小编码单位,同一不同页可以使用不同编码方式。...和Parquet设计类似,也是分成多个组,然后组内按存储,之后再对进行分割。

2.5K30

如何NumPy数组保存到文件中以进行机器学习

并以NumPy数组格式进行预测。...具体介绍: 1.NumPy数组保存到.CSV文件 CSV文件是以逗号为分隔符号,各字段分离出一种ASCII文件,可以使用savetxt()函数NumPy数组保存为CSV文件,此函数文件名和数组作为参数...该数组具有10单行数据。我们希望这些数据作为单行数据保存到CSV文件中。...1.2从CSV文件加载NumPy数组示例 我们可以使用loadtext()函数将此数据作为NumPy数组加载,并指定文件名和相同逗号分隔符。下面列出了完整示例。...npz文件格式适合这种情况,并支持本机NumPy文件格式压缩版本。savez_compressed()函数可以多个NumPy阵列被保存到一个单一压缩.npz文件

7.7K10
领券