使用Python处理大型CSV文件 处理大型CSV文件时，可能会遇到内存限制等问题。一种常见的解决方案是使用Python的pandas库，它允许我们选择性地读取文件的特定部分，而不是一次性加载整个文件，这在面对大数据集时尤为重要。 本教程将详细介绍如何使用Python和pandas库来选择性地读取和处理大型CSV文件 ...

在这个示例代码中，我们首先使用 csv 和 json 模块读取和写入了一个名为 data.csv 和 data.json 的文件。 接着，我们又使用 Python 内置的函数和工具对 CSV 和 JSON 数据进行了一些常见的处理操作，如排序、过滤和分析等。

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然而，尽管分隔符和引用字符各不相同，但由于CSV文件的总体格式足够相似，因此，Python内置了专门的 csv模块，方便用户对CSV文件进行操作，如可以读取和写入CSV文件、自定义编码风格等。