@nano91 我去研究一下

@learningman 流下了没有技术的泪水，C++更不会写了

@starzh
@nano91
目前是计划先一次性读取，在给 pandas 之前处理好，按行读取，按分片逻辑把竖着的表处理成横着的，最后一次性给 pandas 转 dataframe

@lpts007 上下游都搞不定啊，难顶，只能自己处理了，又赶上鄙人不擅长 python T-T

### 背景
使用 pandas 库处理一个性能参数的 csv 文件，但是 csv 文件是分片的，格式如下

| time | A | B | C | D |
| ---- |---|---|---|---|
| 20:00| 0 | 1 | 2 | 3 |
| time | E | F | G | H |
| 20:00| 4 | 5 | 6 | 7 |
|...|

现在想读成如下格式，存成一个 dataframe 便于下游继续处理

| time | A | B | C | D | E | F | G | H |...|
| ---- |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20:00| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |...|

### 现在方案及问题
现在是通过跳过 n 行读取，然后拼接的方案，会存在多次调用 pandas.read_csv，性能太差了，想请教一个 python 大佬们有什么高效的办法
``pandas.read_csv(target_file, skiprows=skip_rows, nrows=range, skipinitialspace=True)
skip_rows = skip_rows + range
``

果然差的不只是一个程序员

看是什么类型的吧，技术型管理感觉是可以接受的，更像是架构师+管理，负责需求准入，任务拆分，技术需求推进，开发质量保证，技术选型等等，会比较累，但是不会丢下技术

再来十块钱的吧，没看够

哪里能买到您的著作？