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在现有的.CSV/Parquet文件中添加新列，而不先加载整个文件并重新保存？

在现有的.CSV/Parquet文件中添加新列，而不先加载整个文件并重新保存，可以通过以下步骤实现：

首先，需要使用适当的库或工具来处理.CSV/Parquet文件。常见的选择包括Python中的pandas库、Apache Spark等。
使用pandas库的话，可以使用read_csv()函数读取.CSV文件，或使用read_parquet()函数读取Parquet文件。这些函数可以将文件加载到内存中，并将其转换为DataFrame对象。
一旦文件加载到DataFrame中，可以使用DataFrame的方法来添加新列。例如，可以使用df['new_column'] = new_values来添加名为'new_column'的新列，并为其赋予相应的值。
在添加新列后，可以选择将DataFrame转换回.CSV或Parquet格式的文件。如果使用pandas，可以使用to_csv()函数将DataFrame保存为.CSV文件，或使用to_parquet()函数将DataFrame保存为Parquet文件。在保存文件时，可以选择仅保存新列，而不重新保存整个文件。

需要注意的是，这种方法仅适用于在文件中添加新列，并且不需要对现有数据进行修改。如果需要修改现有数据，或者需要在文件中间位置添加新列，那么通常需要加载整个文件并重新保存。

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