你是否曾经遇到过这样的标题：需要处理一个巨大的CSV文件，但由于文件太大，打开它时软件总是瓦解，或者处理速率慢得令人抓狂？别担心，这篇文章将教你怎样利用最简单的工具来分割这些庞大的CSV文件，让你的数据处理工作变得更加轻松高效。
起首，让我介绍一个高性能的CSV文件处理工具——一键表格合并助手。这款工具由“勤学道人”开发，专为处理大规模表格数据计划，特殊适合小白用户。它的可视化界面操作简单，只需选择表格文件后，一键转码，非常便捷。
工具介绍
上风：
- 简单易用：可视化界面，操作简单，小白也能轻松上手。
- 高性能：支持多线程快速合并，表格越多，上风越显着。
- 强大处理能力：利用Python处理大表，可处理千万条数据大表，表越大上风越显着。
劣势：
- 依赖系统环境：需要在本地安装运行环境，对于完全不熟悉编程的小白大概会有一点困难。
特色功能
- 支持单表千万量级拆分：即使是千万条记录的大表，也能轻松拆分。
- 支持批量拆分：一次操作，处理多个表格文件。
- 支持带表头拆分：拆分后的文件依然保留原表头，方便后续处理。
- 高性能：基于Python开发，支持多线程处理，速率快。
想要玩一下这个工具，点点赞、点点关注找我要一下哦。
也可以去我的博客下载：搜一下"勤学道人"
操作演示：视频末了有领取方法哦~
csv拆分
除了这款一键表格合并助手，我还发起你尝试以下几种方法：
利用Excel或WPS举行手动拆分
Excel或WPS简介
这两款工具信赖大家都不陌生，作为常用的电子表格软件，它们能够处理一定规模的数据，并提供了基本的数据操作功能。
上风：
- 广泛利用：无需额外安装，很多电脑上已经有这些软件。
- 直观操作：所见即所得的操作界面，非常适合小白用户。
劣势：
- 性能有限：对于百万级别以上的数据文件，处理速率较慢，甚至会出现瓦解。
- 手动操作繁琐：需要用户一行行分割，效率较低。
操作步调：
- 打开Excel或WPS，导入你的CSV文件。
- 根据需要选择分割的行数，将文件手动分成多个小文件。
- 将每个小文件另存为新的CSV文件。
虽然手动操作不如主动化工具高效，但在处理中小规模数据时，它依然是一个简单可行的方法。
利用Python编程拆分CSV文件
如果你对编程有一定了解，Python也是一个非常强大的工具，可以帮助你高效地分割CSV文件。这里我提供一个简单的Python代码示例：
- import pandas as pd
- def split_csv(file_path, chunk_size):
- for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
- chunk.to_csv(f'output_{chunk.index[0]}.csv', index=False)
- # 使用方法
- split_csv('large_file.csv', 100000) # 每10万行分割一次
- 高效：支持处理超大规模数据，速率快。
- 主动化：一旦编写好代码，后续分割工作完全主动化。
劣势：
- 需要编程基础：对完全不懂编程的小白来说，上手有一定难度。
- 环境依赖：需要安装Python和相干库。
利用VBA宏分割CSV文件
如果你习惯利用Excel，但又不想手动分割文件，可以考虑利用VBA宏来主动化这个过程。以下是一个简单的VBA宏代码示例：
- Sub SplitCSV()
- Dim FileNum As Integer
- Dim FileName As String
- Dim RowCount As Long
- Dim MaxRows As Long
- Dim ws As Worksheet
-
- FileName = "large_file.csv"
- MaxRows = 100000 ' 每10万行分割一次
-
- Set ws = ThisWorkbook.Sheets(1)
- ws.Activate
-
- Open FileName For Input As #1
- FileNum = 1
- RowCount = 1
-
- Do Until EOF(1)
- Line Input #1, LineData
- ws.Cells(RowCount, 1).Value = LineData
- RowCount = RowCount + 1
-
- If RowCount > MaxRows Then
- ThisWorkbook.SaveAs "output_" & FileNum & ".csv", xlCSV
- FileNum = FileNum + 1
- RowCount = 1
- End If
- Loop
-
- Close #1
- ThisWorkbook.SaveAs "output_" & FileNum & ".csv", xlCSV
- End Sub
- 集成性：直接在Excel中运行，不需要额外的软件。
- 主动化：批量处理，效率高。
劣势：
- 学习曲线：需要学习VBA编程，初学者大概需要花时间顺应。
- 性能限制：虽然主动化操作，但在处理超大文件时，性能依然有限。
总结
通过利用一键表格合并助手、Excel或WPS手动拆分、Python编程以及VBA宏，你可以根据自己的需求和技能水平，选择最适合的工具来高效分割CSV文件。每种方法都有其独特的上风和劣势，关键在于找到最适合你的那一种。
如果你觉得这篇文章对你有帮助，请点赞、收藏并分享给更多朋侪。同时，欢迎关注我的账号，获取更多数据处理的本领和工具推荐！
你另有哪些实用的CSV文件处理本领？欢迎在评论区分享！
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
