如何将.zst解压数据加载到Pandas DataFrame？解决文件名过长错误

你的问题核心在于：解压后得到的decompressed是字节类型的CSV内容，但你错误地把它当成文件路径传给了open()，这才触发了File name too long错误——open()只接受文件路径字符串，不识别完整的文件内容字节。

直接用io.BytesIO把解压后的字节数据包装成类文件对象，就能让pd.read_csv直接读取，不需要额外写入文件。修正后的完整代码如下：

import os
import zstd
import pandas as pd
from io import BytesIO  # 导入BytesIO模块

for ex in examples:
    path = root + "f=" + ex + "/" + date
    data_list = os.listdir(path)  # 重命名变量避免和后续数据变量冲突
    
    for d in data_list:
        zst_datapath = path + "/" + d
        with open(zst_datapath, 'rb') as fh:
            compressed_data = fh.read()
            dctx = zstd.ZstdDecompressor(max_window_size=2147483648)
            decompressed_bytes = dctx.decompress(compressed_data)
            
            # 关键修正：用BytesIO包装字节数据，直接传给read_csv
            df = pd.read_csv(BytesIO(decompressed_bytes))
            # 这里可添加对DataFrame的后续处理逻辑，比如合并、分析等

额外优化提示：

• 如果单个.zst文件体积很大，不建议一次性读取全部压缩内容，可改用流式解压减少内存占用：

with open(zst_datapath, 'rb') as fh:
    with dctx.stream_reader(fh) as reader:
        df = pd.read_csv(reader)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MoneyBall