按列合并多个 csv 文件的最快方法是什么？答案

【问题标题】：What's the fastest way to merge multiple csv files by column?按列合并多个 csv 文件的最快方法是什么？
【发布时间】：2013-08-11 00:32:52
【问题描述】：

我有大约 50 个 CSV 文件，每个文件有 60,000 行，列数不等。我想按列合并所有 CSV 文件。我尝试在 MATLAB 中执行此操作，方法是转置每个 csv 文件并重新保存到磁盘，然后使用命令行连接它们。这花了我一个多星期的时间，最终结果需要再次转置！我必须再做一次，我正在寻找一个不会再花一周时间的解决方案。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

你懂 Perl，哪怕一点点？
不，根本没有。我知道 C 和 C++。
50 次 60000 行听起来并不多。数据的总大小是多少？它不适合内存吗？
每个文件有 60000 行和 100-200 列（因文件而异）。每个文件大约 40-50 MB。我的 MATLAB 代码只是将 csv 读入一个单元格数组，将其转置并保存回来。那花了一周时间。然后我连接了所有转置的 csv，这只是一两分钟。我不知道为什么它这么慢。我只是不想再在 MATLAB 中那样做。

标签： python csv merge

【解决方案1】：

[...] 转置每个 csv 文件并重新保存到磁盘，然后使用命令行将它们连接起来 [...]

听起来像转置猫转置。使用paste 水平连接文件。

paste -d ',' a.csv b.csv c.csv ... > result.csv

【讨论】：

很好的解决方案 - 它甚至可以合并甚至不会加载到内存中的非常大的 csv 文件（例如在 python 中）。该操作是逐行完成的，因此没有内存问题。
如果需要第一列匹配，还有joinen.wikipedia.org/wiki/Join_(Unix)

【解决方案2】：

可以设置 Python csv 模块，使每条记录都是一个以列名作为键的字典。您应该能够以这种方式读取所有文件作为字典，并将它们写入包含所有列的输出文件。

Python 易于使用，因此对于任何语言的程序员来说这应该是相当简单的。

如果您的 csv 文件没有列标题，那么这将是相当多的手动工作，所以它可能不是最好的解决方案。

由于这些文件相当大，最好不要一次将它们全部读入内存。我建议您首先打开它们只是为了将所有列名收集到一个列表中，然后使用该列表来创建输出文件。然后，您可以将每个输入文件连接到输出文件，而不必将所有文件都放在内存中。

【讨论】：

我的文件确实有标题。我只想水平连接所有文件。对于所涉及文件的大小，这是否可行？（检查对问题的评论）。
@ankit：是的，没问题。更新了答案。（这是一个有趣的问题，如果我有时间我会为你做，但我没有，我必须迎合客户。:-)）
嘿Lennart，在你走之前，你能列出我需要的函数/方法的名称吗？我可以用谷歌搜索它们的用法，然后自己弄清楚其余的。谢谢:)
@ankit：好吧，一切都在这里：docs.python.org/2/library/csv.html 不过，请确保您使用 Python 版本的文档。在 Python 2 和 Python 3 中使用它的方式存在细微差别。

【解决方案3】：

水平连接真的很简单。考虑到您了解 C++，我很惊讶您使用 MATLAB。以您的方式处理大约 GB 的数据应该是几秒钟，而不是几天。

根据您的描述，实际上不需要 CSV 处理。最简单的方法是在 RAM 中进行。

vector< vector<string> > data( num_files );

for( int i = 0; i < num_files; i++ ) {
    ifstream input( filename[i] );
    string line;
    while( getline(input, line) ) data[i].push_back(line);
}

（进行明显的完整性检查，例如确保所有向量的长度相同...）

现在你有了一切，转储它：

ofstream output("concatenated.csv");

for( int row = 0; row < num_rows; row++ ) {
    for( int f = 1; f < num_files; f++ ) {
        if( f == 0 ) output << ",";
        output << data[f][row];
    }
    output << "\n";
}

如果您不想使用所有 RAM，可以一次使用一行。您应该能够同时打开所有文件，并将ifstream 对象存储在向量/数组/列表中。在这种情况下，您只需从每个文件中一次读取一行并将其写入输出。

【讨论】：

据我了解，这涉及到一些 CSV 操作，这意味着您还必须解析 CSV。所以这还不够。

【解决方案4】：

import csv
import itertools

# put files in the order you want concatentated
csv_names = [...whatever...] 

readers = [csv.reader(open(fn, 'rb')) for fn in csv_names]
writer = csv.writer(open('result.csv', 'wb'))

for row_chunks in itertools.izip(*readers):
    writer.writerow(list(itertools.chain.from_iterable(row_chunks)))

水平连接。假设所有文件的长度相同。内存开销低，速度快。

答案适用于 Python 2。在 Python 3 中，打开 csv 文件略有不同：

readers = [csv.reader(open(fn, 'r'), newline='') for fn in csv_names]
writer = csv.writer(open('result.csv', 'w'), newline='')

【讨论】：

【解决方案5】：

使用 Go：https://github.com/chrislusf/gleam

假设文件“a.csv”包含字段“a1, a2, a3, a4, a5”。

并假设文件“b.csv”具有字段“b1、b2、b3”。

我们想要连接 a1 = b2 的行。并且输出格式应该是“a1,a4,b3”。

package main

import (
    "os"

    "github.com/chrislusf/gleam"
    "github.com/chrislusf/gleam/source/csv"
)

func main() {

    f := gleam.New()
    a := f.Input(csv.New("a.csv")).Select(1,4) // a1, a4
    b := f.Input(csv.New("b.csv")).Select(2,3) // b2, b3

    a.Join(b).Fprintf(os.Stdout, "%s,%s,%s\n").Run()  // a1, a4, b3

}

【讨论】：