Python 将文件按行拆分为多个不同的文件-使用原始文件的索引命名每个文件

Python 将文件按行拆分为多个不同的文件-使用原始文件的索引命名每个文件,python,linux,pandas,split,Python,Linux,Pandas,Split,我有一个很大的.txt文件,我用 `df.to_csv(header=True,index=True,sep="\t") in python` 我想使用linux将该文件拆分为lenidex=2的文件: split -d -a 10 -l 2 $FILE ./FILES/file_batch 但是,与通过文件\u batch0000159800创建文件\u batch0000000001不同,我更愿意使用原始文件中使用的两行中的第一个索引名来创建每个文件 e、 g, 致: 及 如果可能的话,

我有一个很大的.txt文件,我用

`df.to_csv(header=True,index=True,sep="\t") in python`
我想使用linux将该文件拆分为lenidex=2的文件:

split -d -a 10 -l 2 $FILE ./FILES/file_batch
但是,与通过文件\u batch0000159800创建文件\u batch0000000001不同,我更愿意使用原始文件中使用的两行中的第一个索引名来创建每个文件

e、 g,

致:


如果可能的话,我希望脚本的计算效率时间与linux“split”函数的顺序相同。i、 例如,试图避免循环

这是你想要的吗?我认为用bash写这篇文章没有什么好处:

for i in range(0, len(df), 2)
   with open(i,'w') as f:
      df.iloc[[i,i+1],:].to_csv(df.index[i],index=False)

为什么不用python编写脚本呢?循环又有什么问题呢?我想瓶颈应该是磁盘io,而不是循环。我希望有一个快速的bash脚本
`ls ./FILES
index0
index2`
`vim ./FILES/index2`

`col   col2  col3
val7   val8  val9
val10  val11 val12`
for i in range(0, len(df), 2)
   with open(i,'w') as f:
      df.iloc[[i,i+1],:].to_csv(df.index[i],index=False)