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[英]How to add pandas data to an existing csv file in Google Cloud Storage?
[英]How to add pandas data to an existing csv file?
我想知道是否可以使用 pandas to_csv()
函数将数据帧添加到现有的 csv 文件中。 csv 文件与加载的数据具有相同的结构。
您可以在 pandas to_csv
函数中指定 python 写入模式。 对于附加,它是“a”。
在你的情况下:
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
默认模式是“w”。
您可以通过以追加模式打开文件来追加到 csv:
with open('my_csv.csv', 'a') as f:
df.to_csv(f, header=False)
如果这是您的 csv, foo.csv
:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
如果您阅读了该内容然后附加,例如, 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
变为:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
with open(filename, 'a') as f:
df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
我使用一个小辅助函数和一些标题检查保护措施来处理这一切:
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)
最初从 pyspark 数据帧开始 - 鉴于我的 pyspark 数据帧中的架构/列类型,我遇到了类型转换错误(当转换为 Pandas df 然后附加到 csv 时)
通过强制每个 df 中的所有列都是字符串类型,然后将其附加到 csv 解决了这个问题,如下所示:
with open('testAppend.csv', 'a') as f:
df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)
参加聚会有点晚了,但如果您多次打开和关闭文件,或者记录数据、统计信息等,您也可以使用上下文管理器。
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)`
这就是我在 2021 年做到的
假设我有一个 csv sales.csv
,其中包含以下数据:
销售.csv :
Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10
并添加更多行,我可以将它们加载到数据框中并将其附加到 csv 中,如下所示:
import pandas
data = [
['matchstick', '60', '11'],
['cookies', '10', '120']
]
dataframe = pandas.DataFrame(data)
dataframe.to_csv("sales.csv", index=False, mode='a', header=False)
输出将是:
Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10
matchstick,60,11
cookies,10,120
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