#处理函数 def readwrite ( input_file , output_file ) : #pd.read_csv() 将CSV文件读入并转化为数据框(DataFrame)形式。 #参数设置: #filepath_or_buffer:str 文件路径 #sep:str 指定分隔符,默认为','。 #delimiter:str 定界符/备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效),默认为None。 #header:int/list 指定第几行作为列名/表头;默认header=0(即第一行作为列名);如果没有列名的话,设置header=None。 #names:array 指定列的名称。一般没有列名时(即header=None),可以用来添加列名。 #nrows:int 要读取的文件的行数,对于大文件很有用。 #skiprows:list-like/int 文件开头要跳过的行数。 #encoding:str 用于utf的编码。utf-8。 data = pd . read_csv ( input_file , sep = ',' , header = None ) #pd.to_csv() 将数据框(DataFrame)写入本机电脑。 #参数设置: #path_or_buf:str 文件路径 #sep:str 分隔符 #na_rep:str 将NaN转换为特定值。 #columns:list 指定哪些列写进去。 #header:int/lis 默认header=0;如果没有列名的话,设置header=None。 #index 索引,默认True,写入索引。 data . to_csv ( output_file , sep = ',' , columns = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] , header = None , index = False ) #计时函数 def getRunTimes ( fun , input_file , output_file ) : begin_time = int ( round ( time . time ( ) * 1000 ) ) fun ( input_file , output_file ) end_time = int ( round ( time . time ( ) * 1000 ) ) print ( 'Data processing completed' ) print ( "Data processing total time：" , ( end_time - begin_time ) , "ms" ) input_file = "D:/xxxxx/s1000000.csv" output_file = "D:/xxxxxx/s1000000.csv" readwrite ( input_file , output_file ) getRunTimes ( readwrite , input_file , output_file ) #使用dataframe读写数据 测试数据：100万条。7列100万行。操作：删除第一列，保留其他列的数据，写入到新文件中。源数据：结果数据：''' 使用python的pandas库读取某几列CSV文件，再写入新的文件。'''import pandas as pdimport time#处理函数def readwrite(input_file,output_file): #pd.read_csv() 将CSV文件读入并转化为数据框(DataFrame)形式。 #参数设置:. # -*- coding=utf-8 -*- import pandas as pd csv _file = pd.read_ csv ('/home/weidu/qwb/MORONET-master/BRCA-QWB/brca_meth. csv ') # 读取 原 csv 文件 sample = csv _file.sample(n=200, random_state=10, axis=1)###n=200 表 示抽200个，ra