用 pandas 读取 csv 的常见方法：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("your_csv_file.csv")

但对于大型的 csv 文件，直接读取可能会报错 numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError

我的机器是 24G 内存，直接读大概只允许单个最大 4G 左右的 csv 文件；

而且 pandas 处理比较慢，看到内存一点点慢慢涨上去，到大概 97% 的时候就报错退出了；

用 chunk 分板块读取 csv 文件：

import pandas as pd
import random
import os

# 统计指定文件夹下的所有csv文件
csv_path = './your_dir_here/'
all_csv = []
for file in os.listdir(csv_path):
    if file.endswith(".csv"):
        all_csv.append(file)
all_csv.reverse()

for csv in all_csv:
    # 一块块读取大csv文件，随机采样50%并输出到新csv文件
    output_file = csv + '_50sampled.csv'

    # 打开输入文件和输出文件
    with open(csv, 'r') as infile, open(output_file, 'w') as outfile:
        header = next(infile)  # 读取CSV文件的头部
        outfile.write(header)  # 写入输出文件的头部

        chunk_size = 10000  # 设置每次读取的行数，根据内存状况定
        for chunk in pd.read_csv(infile, chunksize=chunk_size):
            sampled_chunk = chunk.sample(frac=0.5)  # 随机采样50%的行
            sampled_chunk.to_csv(outfile, index=False, header=False, mode='a')  # 追加到输出文件