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本篇文章給大家分享的是有關怎么在python中拆分與合并文件,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,其最初的設計是用于編寫自動化腳本,隨著版本的不斷更新和新功能的添加,常用于用于開發獨立的項目和大型項目。
1、說明
統計回歸所需處理的數據量可能非常大,必要時需對文件進行拆分或合并,也可以用 pandas進行處理。
2、將 Excel 文件分割為多個文件
# 將 Excel文件分割為多個文件 import pandas as pd dfData = pd.read_excel('./example.xls', sheetname='Sheet1') nRow, nCol = dfData.shape # 獲取數據的行列 # 假設數據共有198,000行,分割為 20個文件,每個文件 10,000行 for i in range(0, int(nRow/10000)+1): saveData = dfData.iloc[i*10000+1:(i+1)*10000+1, :] # 每隔 10,000 fileName= './example_{}.xls'.format(str(i)) saveData.to_excel(fileName, sheet_name = 'Sheet1', index = False)
3、將多個Excel文件合并為一個文件
# 將多個 Excel 文件合并為一個文件 import pandas as pd ## 兩個 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]) # 多個 Excel 文件合并 dfData = pd.read_excel('./example0.xls', sheetname='Sheet1') for i in range(1, 20): fileName = './example_{}.xls'.format(str(i)) dfNew = pd.read_excel(fileName) dfData = pd.concat([dfData, dfNew]) dfData.to_excel('./example', index = False)
以上就是怎么在python中拆分與合并文件,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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