csv文件过大无法完全打开

1.问题

最近有一些很大csv文件需要处理,有的会有500万行以上,但是wps等都无法完全显示,并显示如下错误。

2. 解决方法

 如果仅仅想做一些比如查询等比较简单的操作,可以使用 linux 中的 vim 软件打开

使用如下命令打开csv文件

vim 文件名称.csv

3. 一些简单操作

3.1 显示行号

1. 确保您处于命令模式。您可以通过按 Escape (Esc) 键切换到命令模式。
2. 按“”(冒号)键。Vim 的左下角应该有冒号字符。现在输入“set number”,或者您可以输入“set nu”(简称)并按“ Enter ”键。

这样我们就可以看到数据在第几行

:set number

3.2 跳转行数

跳转到最后一行,这样就可以看到文件到底有多少行

:$

    跳转到首行

    :1

    3.3 查找文本 

    快捷键功能描述
    /abc从光标所在位置向前查找字符串 abc
    /^abc查找以 abc 为行首的行
    /abc$查找以 abc 为行尾的行
    ?abc从光标所在为主向后查找字符串 abc
    n向同一方向重复上次的查找指令
    N向相反方向重复上次的查找指定

    3.4 保存和退出文本

    4.遇到的问题

    有的文件可能含有中文会出现乱码,解决方法如下

    先指定字符集的方式打开文件,一般来说指定GB2312或者GB18030。看下是否出现乱码,如果没有中文乱码,那么恭喜。

    vi 文件名称 -c "e ++enc=GB2312"
    vi 文件名称 -c "e ++enc=GB18030"

    然后将文件保存为utf-8(一般都是utf-8编码),如果要转换编码并且保存,记得使用 :w 命令。

    文件内容...
    ~
    ~
    :set fileencoding=utf-8

    参考文章以及更多vim操作参考:

    Linux基础-vim命令详解(理论+实战)_linux vim-优快云博客

    vi 遇到乱码问题——解决记录_vi 乱码-优快云博客

    <think>嗯,用户想处理超CSV文件并导入Excel,但遇到困难了。首先,我得想想为什么CSV文件在Excel里会有问题。Excel的行列限制可能是个问题,比如Excel 2016最多支持1,048,576行,而CSV文件如果超过这个数,肯定无法全部加载。所以用户可能需要拆分文件或者用其他工具预处理。 接下来,用户提到的工具和方法。WPS表格和Excel类似,但同样有性能问题,处理文件会卡顿。Python的pandas库应该是个好选择,可以分块读取和处理数据,然后拆分文件。不过用户可能需要一些编程基础,但代码示例应该能帮到他们。还有提到数据库工具,比如MySQL或PostgreSQL,导入CSV数据库再导出为多个文件,这对处理数据挺有效的,但可能需要用户有数据库的知识。 另外,CSV一键拆分助手这类第三方工具可能更适合不熟悉编程的用户,操作简单,但要注意软件的安全性。数据预处理技巧比如删除无用列、筛选数据,也能减小文件小,提升导入效率。 用户可能不太清楚每种方法的优缺点,需要明确列出,比如Excel/VBA适合中小文件,Python灵活但需要编程,数据库适合超数据,第三方工具简单但有风险。还要提醒他们注意Excel的限制,避免直接打开文件导致崩溃。 最后,相关问题部分要覆盖性能优化、工具选择、数据清洗、自动化处理等,帮助用户进一步了解相关主题。需要确保引用正确的来源,比如引用[3]提到pandas和数据库工具,引用[1]和[2]关于WPS和Excel的说明。</think>### 如何高效将超CSV文件导入Excel? #### 一、问题核心与限制分析 1. **Excel的行列限制** - Excel 2016及以下版本单表最多支持 **1,048,576行 × 16,384列**,超过此限制的数据会被截断[^1]。 - CSV文件若包含特殊字符(如换行符或未闭合引号),可能导致解析错误。 2. **性能瓶颈** - 直接打开CSV文件会占用量内存,可能导致Excel崩溃(尤其是文件超过500MB时)[^2]。 --- #### 二、解决方案与工具推荐 ##### 方法1:文件拆分预处理 - **适用场景**:文件超过Excel行数限制(如千万级数据) - **工具与操作**: 1. **Python + pandas分块处理** ```python import pandas as pd chunk_size = 10**6 # 每块100万行 for i, chunk in enumerate(pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size)): chunk.to_csv(f'part_{i}.csv', index=False) ``` 通过分块读取生成多个子文件,再分批导入Excel[^3]。 2. **CSV一键拆分助手** 如「Airtool CSV拆分工具」,支持按行数/体积自动分割,无需编程。 ##### 方法2:直接导入优化技巧 - **适用场景**:文件小于Excel限制但体积较(如200MB~2GB) - **关键步骤**: 1. **使用Excel数据导入向导** `数据 > 从文本/CSV` 选择文件,通过Power Query加载(支持数据类型优化)。 2. **禁用格式自动转换** 取消勾选“自动检测数据类型”,避免内存浪费(如长数字串被误转为科学计数法)。 ##### 方法3:数据库工具中转 - **适用场景**:超规模数据(如亿级行) - **操作流程**: 1. 将CSV导入MySQL/PostgreSQL数据库 2. 通过SQL筛选所需数据子集 3. 导出为多个Excel兼容文件 --- #### 三、方法对比与选择建议 | 方法 | 优势 | 劣势 | 适用文件规模 | |---------------|-----------------------------|-----------------------------|------------------| | Excel/VBA宏 | 无需额外工具 | 处理速度慢,易崩溃 | <100MB | | Python分块处理 | 灵活可控,支持复杂清洗 | 需编程基础 | 1GB~100GB | | 数据库中转 | 处理超数据效率最高 | 需搭建数据库环境 | >10GB | | 第三方拆分工具 | 完全图形化操作 | 部分工具有安全风险 | 500MB~5GB | --- #### 四、注意事项 1. **编码问题**:优先使用UTF-8编码保存CSV,避免中文乱码 2. **内存管理**:导入前关闭其他程序,为Excel分配最内存 3. **数据压缩**:将CSV压缩为ZIP后再用Power Query导入可提升速度 ---
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