Python 如何将块保存到新的csv文件中并自动命名csv文件?

Python 如何将块保存到新的csv文件中并自动命名csv文件?,python,pandas,csv,Python,Pandas,Csv,所以我有点纠结于如何将块保存到单独的csv文件中。 以下是我想做的: 1-1000行>手镯\u无\u变体\u 1000.csv 1001-2000行>手镯\u无\u变体\u 2000.csv 2001-3000行>手镯\u无\u变体\u 3000.csv 您可以使用read_csv函数中的chunksize,并迭代pur块以将其保存为csv pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv",chunksize=1000) counter=100

所以我有点纠结于如何将块保存到单独的csv文件中。 以下是我想做的:

  • 1-1000行>手镯\u无\u变体\u 1000.csv
  • 1001-2000行>手镯\u无\u变体\u 2000.csv
  • 2001-3000行>手镯\u无\u变体\u 3000.csv

  • 您可以使用read_csv函数中的chunksize,并迭代pur块以将其保存为csv

     pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv",chunksize=1000)
     counter=1000
     for chunk in chunks:
            chunk.to_csv("bracelet_no_variants_"+str(counter)+".csv")
            counter=counter+1000
    
    您可能需要将
    index=False
    传递给\u csv函数以停止将索引保存为列

    如果您不想在所有csv文件中都使用header,请仅为第一次迭代设置header True

     pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv",chunksize=1000)
     counter=1000
     header=True
     for chunk in chunks:
             chunk.to_csv("bracelet_no_variants_"+str(counter)+".csv",header=header)
            counter=counter+1000
             header=False
    

    您可以使用read_csv函数中的chunksize,并迭代pur块以将其保存为csv

     pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv",chunksize=1000)
     counter=1000
     for chunk in chunks:
            chunk.to_csv("bracelet_no_variants_"+str(counter)+".csv")
            counter=counter+1000
    
    您可能需要将
    index=False
    传递给\u csv函数以停止将索引保存为列

    如果您不想在所有csv文件中都使用header,请仅为第一次迭代设置header True

     pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv",chunksize=1000)
     counter=1000
     header=True
     for chunk in chunks:
             chunk.to_csv("bracelet_no_variants_"+str(counter)+".csv",header=header)
            counter=counter+1000
             header=False
    

    以下方面应起作用:

    df = pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv")
    l=[i*1000 for i in range(len(df)//1000+1)]+[len(df)]
    for i in range(len(l)-1):
        temp=df.iloc[l[i]:l[i+1]]
        temp.to_csv('bracelet_no_variants_'+str(l[i+1])+'.csv')
    

    以下方面应起作用:

    df = pd.read_csv("bracelet_no_variants.csv")
    l=[i*1000 for i in range(len(df)//1000+1)]+[len(df)]
    for i in range(len(l)-1):
        temp=df.iloc[l[i]:l[i+1]]
        temp.to_csv('bracelet_no_variants_'+str(l[i+1])+'.csv')
    

    我可能需要为此编辑我的问题,但是否有办法确保它将内容放在一起,例如a列:产品、sku、sku、规则、规则、产品、sku、sku、sku、规则、规则、,规则和拆分总是发生在最后一个规则之后。@A.byu可以为此创建nee问题,以便更好地达到ss的要求,其问题也略有不同,当uou发布新问题时,尝试共享首个费用行所需的snd当前输出我可能需要为此编辑我的问题,但是否有方法确保它将内容保存在一起,例如a列:产品、sku、sku、规则、规则、产品、sku、sku、sku、规则、,规则和拆分总是发生在最后一个规则之后。@A.byu您可以为此创建新问题,以便更好地达到其稍微不同的问题。此外,当uou发布新问题时,尝试共享第一个费用行所需的snd当前输出