哎哟，每周都被电商平台的那些巨大CSV电子表格折磨得头疼不？别担心，小编来给你支招啦！这些表格动不动就超过两百万条数据，用电脑上的Office软件打开，简直就像在看一部超长预告片，还得等上个5分钟，而且只能看到一半的内容，分分钟还可能给你玩个“崩溃大礼包”，让人欲哭无泪。

但其实呢，我们真正关心的，只是那些跟咱们公司产品有关的关键词数据，其他的都是“打酱油”的。想想看，每次打开这些大山一样的文件，我们是不是都在浪费时间，去找那么几颗“珍珠”？

好消息是，我们有秘密武器——Python！用Python程序脚本搞定这个任务，既高效又省心。所以，下次当这些“数据巨无霸”又来找麻烦时，别忘了我们的脚本小能手，让它帮你轻松筛选出那些关键信息，让你的工作效率像坐火箭一样飙升！

好啦，咱们来轻松搞定这个任务！其实就是“读取-筛选-保存”这么简单。不过呢，这些文件有点儿特别，数据多得像银河里的星星，一打开office软件，它就得全部加载完才能动弹，再加上那些花哨的图形界面和工具，内存一下就不够用了，电脑小脸一蓝，直接给你来个“死机表情包”。

但咱们有高招儿——脚本程序！这小家伙儿不用图形界面，轻装上阵，直接从电子表格里抓数据，又快又省心。最神奇的是，它还能挑着读取数据，不用一股脑儿全塞进内存，这样一来，电脑就不会因为“吃太多”而闹脾气了。详细流程图如下：

1.分批读取数据

第一件事情，根据输入的文件夹地址，遍历里面的文件，找到所有CSV表格，然后读取数据。由于是大文件数据，因此不能一次性全部读取，借助skiprows和nrows参数能够控制读取数据量，第一个是跳过的数据行数，第二个是读取数据行数。比如第一次读取五万行，则skiprows=0和nrows=50000，第二个五万行，skiprows=50000，nrows=100000，依此类推可以分批全部读取，例子代码如下。

从输出结果得知，数据是按搜索频率排名进行排序，数据越靠前，证明越多用户搜索，相关商品的需求量越大。查看代码，你会发现有一个不常见数值5e4和1e6，这是科学记数法，e后面数字n代表10的n次方，通俗说就是数值后面带多少个0。因此5e4为50000，也就是五万，这样避免输入错误，也能避免阅读代码错误。

注意：调试阶段，不需要把整个文档都读取，因此用了break，正式执行代码需要删掉。

关键数据提取

从上面的结果中发现每一行有21列数据，其中第二列搜索词就是我们筛选关键词的需要比较的数据，因此筛选数据的条件也是在搜索词这一列进行，代码如下。

从输出结果得知，找到一条ipad搜索词的数据。若有多个关键词，可以通过列表保存关键词，然后遍历列表数据，替换search_key便可完成全部关键词的提取工作。

3.汇总数据与保存

使用pd.concat()函数，可以把数据按行合并，最后使用to_csv()把汇总数据输出到电子表格中，具体代码如下。

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