Python、Pandas：将DataFrame的内容写入文本文件

Question

我有这样的 pandas DataFrame

        X    Y  Z    Value 
0      18   55  1      70   
1      18   55  2      67 
2      18   57  2      75     
3      18   58  1      35  
4      19   54  2      70   

我想将此数据写入如下所示的文本文件：

18 55 1 70   
18 55 2 67 
18 57 2 75     
18 58 1 35  
19 54 2 70 

我尝试过类似的东西

f = open(writePath, 'a')
f.writelines(['\n', str(data['X']), ' ', str(data['Y']), ' ', str(data['Z']), ' ', str(data['Value'])])
f.close()

这是不正确的。 这个怎么做？

Answer 1

您可以只使用np.savetxt并访问 np 属性.values ：

np.savetxt(r'c:\data\np.txt', df.values, fmt='%d')

产量：

18 55 1 70
18 55 2 67
18 57 2 75
18 58 1 35
19 54 2 70

或to_csv ：

df.to_csv(r'c:\data\pandas.txt', header=None, index=None, sep=' ', mode='a')

注意np.savetxt你必须传递一个用追加模式创建的文件句柄。

Answer 2

您可以使用pandas.DataFrame.to_csv() ，并将index和header都设置为False ：

In [97]: print df.to_csv(sep=' ', index=False, header=False)
18 55 1 70
18 55 2 67
18 57 2 75
18 58 1 35
19 54 2 70

pandas.DataFrame.to_csv可以直接写入文件，有关更多信息，您可以参考上面链接的文档。

Answer 3

目前最好的方法是使用df.to_string() ：

with open(writePath, 'a') as f:
    dfAsString = df.to_string(header=False, index=False)
    f.write(dfAsString)

将输出以下内容

18 55 1 70   
18 55 2 67 
18 57 2 75     
18 58 1 35  
19 54 2 70 

此方法还可以让您轻松选择使用columns属性打印哪些列，如果您愿意，可以保留列、索引标签，并具有用于间距等的其他属性。

Answer 4

聚会迟到：试试这个>

base_filename = 'Values.txt'
with open(os.path.join(WorkingFolder, base_filename),'w') as outfile:
    df.to_string(outfile)
#Neatly allocate all columns and rows to a .txt file

Answer 5

@AHegde - 要获得制表符分隔的输出，请使用分隔符 sep='\\t'。

对于 df.to_csv：

df.to_csv(r'c:\data\pandas.txt', header=None, index=None, sep='\t', mode='a')

对于 np.savetxt：

np.savetxt(r'c:\data\np.txt', df.values, fmt='%d', delimiter='\t')

Answer 6

我使用了一个稍微修改的版本：

with open(file_name, 'w', encoding = 'utf-8') as f:
    for rec_index, rec in df.iterrows():
        f.write(rec['<field>'] + '\n')

我必须将数据框字段（已分隔）的内容写入文本文件。

Answer 7

以制表符分隔的形式将 Excel 数据获取到文本文件的方法。 需要使用 Pandas 以及 xlrd。

import pandas as pd
import xlrd
import os

Path="C:\downloads"
wb = pd.ExcelFile(Path+"\\input.xlsx", engine=None)
sheet2 = pd.read_excel(wb, sheet_name="Sheet1")
Excel_Filter=sheet2[sheet2['Name']=='Test']
Excel_Filter.to_excel("C:\downloads\\output.xlsx", index=None)
wb2=xlrd.open_workbook(Path+"\\output.xlsx")
df=wb2.sheet_by_name("Sheet1")
x=df.nrows
y=df.ncols

for i in range(0,x):
    for j in range(0,y):
        A=str(df.cell_value(i,j))
        f=open(Path+"\\emails.txt", "a")
        f.write(A+"\t")
        f.close()
    f=open(Path+"\\emails.txt", "a")
    f.write("\n")
    f.close()
os.remove(Path+"\\output.xlsx")
print(Excel_Filter)

我们需要先用过滤后的数据生成xlsx文件，然后将信息转换成文本文件。

根据要求，我们可以使用 \\n \\t 来表示文本文件中所需的循环和数据类型。

Answer 8

如果你有一个 Dataframe 是 output 的pandas 比较方法，这样的 Z6A8064B5C8C8CAB1A1FBZ 如下所示：

    grossRevenue          netRevenue               defaultCost
             self  other         self         other             self  other
2098        150.0  160.0          NaN           NaN              NaN    NaN
2110       1400.0  400.0          NaN           NaN              NaN    NaN
2127          NaN    NaN          NaN           NaN              0.0  909.0
2137          NaN    NaN     0.000000  8.900000e+01              NaN    NaN
2150          NaN    NaN     0.000000  8.888889e+07              NaN    NaN
2162          NaN    NaN  1815.000039  1.815000e+03              NaN    NaN

我希望将整个 dataframe 保存到一个文本文件中，如上所示。 使用 pandas 的to_csv或 numpy 的savetxt并不能达到这个目的。 我使用普通的旧print将其记录到文本文件中：

 with open('file1.txt', mode='w') as file_object:
            print(data_frame, file=file_object)