将一个CSV格式的文件分割成两个CSV文件
本项目可以按照比例将一个csv文件分割成两个csv文件，效果是：在C:\algo_file文件夹下，将该文件夹下的data.csv文件分成train.csv和vali.csv
完整代码：
定义split_csv函数
import csv
import os
def split_csv(path, total_len, per):
# 如果train.csv和vali.csv存在就删除
if os.path.exists('C:\\algo_file\\train.csv'):
os.remove('C:\\algo_file\\train.csv')
if os.path.exists('C:\\algo_file\\vali.csv'):
os.remove('C:\\algo_file\\vali.csv')
with open(path, 'r', newline='') as file:
csvreader = csv.reader(file)
i = 0
for row in csvreader:
if i < round(total_len * per/100):
# train.csv存放路径
csv_path = os.path.join("C:\\algo_file", 'train.csv')
print(csv_path)
# 不存在此文件的时候，就创建
if not os.path.exists(csv_path):
with open(csv_path, 'w', newline='') as file:
csvwriter = csv.writer(file)
csvwriter.writerow(row)
i = 1
# 存在的时候就往里面添加
else:
with open(csv_path, 'a', newline='') as file:
csvwriter = csv.writer(file)
csvwriter.writerow(row)
i = 1
elif (i >= round(total_len * per/100)) and (i < total_len):
# vali.csv存放路径
csv_path = os.path.join("C:\\algo_file", 'vali.csv')
print(csv_path)
# 不存在此文件的时候，就创建
if not os.path.exists(csv_path):
with open(csv_path, 'w', newline='') as file:
csvwriter = csv.writer(file)
csvwriter.writerow(row)
i = 1
# 存在的时候就往里面添加
else:
with open(csv_path, 'a', newline='') as file:
csvwriter = csv.writer(file)
csvwriter.writerow(row)
i = 1
else:
break
print("训练集和验证集分离成功")
return
调用上述函数
if __name__ == '__main__': path = 'C:\\algo_file\\data.csv' total_len = len(open(path, 'r').readlines())# csv文件行数 per = 80 # 分割比例% split_csv(path, total_len, per)
按照训练集占80%（验证集20%）比例，对C:\algo_file文件夹下的data.csv进行分割，在该文件下得到train.csv 和 vali.csv。
最后
本项目只是以C:\algo_file文件夹为例，实际上data.csv所在路径，train.csv所在路径，vali.csv所在路径包括文件名都可以更改。
将CSV文件以某列为条件分类切割
项目中有一个数据文件数量庞大，一个文件中按照年月日分成几十万条数据，想试试能不能用python把它简单切割一下，按照日期分类切成小的csv文件。
于是在网上找了很多资料，结合自己的一些修改，整理了一下，方便以后再用。
大概步骤
1、读取文件
2、找出需要分类的列
3、将此列中重复的内容删除，每类剩余一条
4、把该列所有符合某一类的内容存入一个csv文件中
上代码
import pandas as pd
# 读取文件数据
df=pd.read_csv('D:\\接收的文件\\lqf.csv', sep=',',engine='python',header=[0])
# 列csv文件中所有列
df.columns = ['year', 'date', 'statefips', 'countyfips', 'ctfips', 'latitude', 'longitude', 'DS_PM_pred', 'DS_PM_stdd']
# 删除date列中的重复项，也就是说剩下的date都是已经分好的类别
date_cate = df.drop_duplicates(subset=['date'])
print(date_cate.date)
print(range(len(date_cate))) # date中的所有类，也就是文件数
for name in date_cate.date:
print(name)
# 当date为某一个类时，存入一个小的csv文件中，文件名为类名
df[df.date == name].to_csv("D:\\接收的文件\\data\\" u"%s" %name ".csv")
header=[0] #代表第一行为表头不计入其中，可根据表格修改。
！！！！！！（2）！！！！！！遍历文件夹中所有的文件然后进行切割，没啥用，自己做个存档而已 ↓↓↓↓↓
import pandas as pd
import os
j = 347
for info in os.listdir('D:\\接收的文件\year_02'):
domain = os.path.abspath(r'D:\\接收的文件\year_02') # 获取文件夹的路径
info = os.path.join(domain, info) # 将路径与文件名结合起来就是每个文件的完整路径
# 读取文件数据
df = pd.read_csv(info, sep=',', engine='python', header=[0])
# 列csv文件中所有列
df.columns = ['year', 'date', 'statefips', 'countyfips', 'ctfips', 'latitude', 'longitude', 'DS_PM_pred', 'DS_PM_stdd']
grouped = df.groupby('date')
# delete duplicated data
ind_frame = df.drop_duplicates(subset=['date'])
# print(ind_frame.date)
# print(range(len(ind_frame)))
for name in ind_frame.date:
# print(name)
j = 1
print("已经扫描到第" '{}'.format(j) '个文件')
df[df.date == name].to_csv("D:\\接收的文件\\data2\\" u"%s" %name ".csv")
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持Devmax。