Ich möchte wissen, ob es möglich ist, mit der Funktion pandas to_csv()
einen Datenrahmen zu einer vorhandenen CSV-Datei hinzuzufügen. Die CSV-Datei hat dieselbe Struktur wie die geladenen Daten .
Sie können an eine CSV anhängen , indem Sie die Datei öffnen im Anhänge-Modus:
with open('my_csv.csv', 'a') as f:
df.to_csv(f, header=False)
Wenn das dein csv wäre, foo.csv
:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
Wenn Sie das lesen und dann anhängen, z. B. 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
wird:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
Sie können einen Schreibmodus für python in pandas to_csv
Funktion. Zum Anhängen ist es 'a'.
In deinem Fall:
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
Der Standardmodus ist 'w'.
Eine kleine Hilfsfunktion, die ich mit einigen Sicherheitsvorkehrungen für die Header-Überprüfung verwende, um all dies zu handhaben:
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)
with open(filename, 'a') as f:
df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
Ein bisschen zu spät zur Party, aber Sie können auch einen Kontext-Manager verwenden, wenn Sie Ihre Datei mehrmals öffnen und schließen oder Daten, Statistiken usw. protokollieren.
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)`
Anfänglich mit einem Pyspark-Datenrahmen angefangen - Ich habe Typkonvertierungsfehler (beim Konvertieren in pandas df's und dann Anhängen an csv) aufgrund der Schema-/Spaltentypen in meinen Pyspark-Datenrahmen
Das Problem wurde behoben, indem alle Spalten in jedem df gezwungen wurden, vom Typ string zu sein, und dies dann wie folgt an csv angehängt wurde:
with open('testAppend.csv', 'a') as f:
df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)