对于pandas数据进行均分分块和合并

pandas并未内置分块函数，对于pandas的分块有2种方法，一种是通过numpy中的split分块和本文介绍的自动计算分块行数进行分块的方法。在合并的时候主要也是解决无列名或列名不一致时的合并。

一、分块

分块有均分和非均分两种，对于已经读取了df信息的数据，转化为numpy进行分块较为方便，参考下面文章。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/524033078
对于未读取df信息的数据，如只知道最大的行数需要等分的情况（常见于各种懒加载中，只加载了数据表结构但是未加载信息）可以使用如下等分方法。
分块方法：
先把余数行数放在最后，其余每个分块按照均分的数量作为步长进行分配。
chunk_size是每个块的大小，也是每次分块的步长。max_row // n 其中// 是除法向下取整，得到一个整数的步长。
mode_size 是对最大行数按n整除后的余数，对于不能整除的组后一个块是 tuple_max = (max_row - mode_size, mode_size)

chunk_size = max_row // n
mode_size = max_row % n

将分块数据放在列表中用于下一步的遍历，列表中的元素为元组。元组的两个元素分别用于每次读取excel的起始位置和读了多少行skiprows=start, nrows=row_num_read。

注意：分块的for循环中range(n+1)是n+1,因为第n个块有数据，但是range(n)不包括n。

def chunk_size_list(max_row, n):
    lst = []
    chunk_size = max_row // n
    mode_size = max_row % n
    if mode_size == 0:
        for i in range(n+1):# 是n+1,因为第n个块有数据，但是range(n)不包括n
            lst.append(((i * chunk_size, chunk_size)))

    if mode_size > 0:
        for i in range(n+1): 
            lst.append(((i * chunk_size, chunk_size)))
        tuple_max = (max_row - mode_size, mode_size)
        lst.append(tuple_max)

    return lst

二、数据合并

使用pandas合并数据，要求列名一致，使用numpy合并数据要求维度一致；np合并数据效率更高。使用pandas，对于各数据块列名不一致的情况，需要制作统一的列名，再合并。

采用numpy合并的方式
使用numpy 需要对齐维度再合并。

4.1 当各块数据维度一致时，分块读取的数据，第一列有列名后面的df没有列名，需要转化为np再合并，再转为df,否则会把各df的第一行当做列名，然后对齐。

下面results是一个列表，每个元素都是一个df，其中第一个有列名，后面的没有，使用如下方法。

    col = results[0].columns
    res = [i.values for i in results]
    data_np= np.concatenate(res)
    pf = pd.DataFrame(data_np, columns=col)

4.2 当各数据块维度不一致时，维度不一致主要是由于整个数组都是空行，或者列的数量不一致（以按行叠加合并为例子，部分块的列比其他块的列多，比如有的块30行，有的块50行）。
剔除空行和给有列名无数据的列进行填充

for i in ls_df:
    np_i=i.values
    a,b=np_i.shape[0],np_i.shape[1]
#获取最大的列号，用于下一步的填充，即对最大的列号，没数据的填充nan
    if a*b!=0: #剔除空行和空列
        lst_np.append(np_i)
        lst_col_n.append(b)

#对于只有部分行有数据的列进行填充，对齐维度，否则无法合并
max_c = max(lst_col_n)
d_np=[]
for j in lst_np:
    if j.shape[1]