Я хочу знать, можно ли использовать функцию pandas to_csv()
для добавления фрейма данных в существующий файл csv. Файл csv имеет ту же структуру, что и загруженные данные.
Как добавить данные pandas в существующий файл csv?
Ответ 1
Вы можете добавить в csv открытие файла в режиме добавления:
with open('my_csv.csv', 'a') as f:
df.to_csv(f, header=False)
Если это был ваш csv, foo.csv
:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
Если вы прочтете это, а затем добавьте, например, df + 6
:
In [1]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col=0)
In [2]: df
Out[2]:
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
In [3]: df + 6
Out[3]:
A B C
0 7 8 9
1 10 11 12
In [4]: with open('foo.csv', 'a') as f:
(df + 6).to_csv(f, header=False)
foo.csv
становится:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
Ответ 2
Вы можете указать режим записи питона в pandas to_csv
. Для добавления это "a".
В вашем случае:
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
Режим по умолчанию - "w".
Ответ 3
Небольшая вспомогательная функция, которую я использую с некоторыми средствами проверки заголовков для обработки всего этого:
def appendDFToCSV_void(df, csvFilePath, sep=","):
import os
if not os.path.isfile(csvFilePath):
df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep)
elif len(df.columns) != len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns):
raise Exception("Columns do not match!! Dataframe has " + str(len(df.columns)) + " columns. CSV file has " + str(len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns)) + " columns.")
elif not (df.columns == pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns).all():
raise Exception("Columns and column order of dataframe and csv file do not match!!")
else:
df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep, header=False)
Ответ 4
Немного поздно, но вы также можете использовать диспетчер контекстов, если вы открываете и закрываете свой файл несколько раз, или регистрируете данные, статистику и т.д.
from contextlib import contextmanager
import pandas as pd
@contextmanager
def open_file(path, mode):
file_to=open(path,mode)
yield file_to
file_to.close()
##later
saved_df=pd.DataFrame(data)
with open_file('yourcsv.csv','r') as infile:
saved_df.to_csv('yourcsv.csv',mode='a',header=False)`
Ответ 5
Первоначально, начиная с фреймов данных pyspark - я получил ошибки при преобразовании типов (при конвертации в pandas df и затем добавлении в csv), учитывая типы схем/столбцов в моих фреймах данных pyspark
Решил проблему, заставив все столбцы в каждом df иметь тип string, а затем добавив это в csv следующим образом:
with open('testAppend.csv', 'a') as f:
df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)
Ответ 6
with open(filename, 'a') as f:
df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
- Создать файл, если он не существует, иначе добавить
- Добавить заголовок, если файл создается, иначе пропустить его