para - guardar data frame in csv python
¿Cómo agregar datos de pandas a un archivo csv existente? (5)
Inicialmente comencé con un dataframes pyspark - Obtuve errores de conversión de tipos (al convertir a pandas df''s y luego anexar a csv) dados los tipos de esquema / columna en mis dataframes de pyspark
Resolvió el problema forzando a todas las columnas en cada df a ser de tipo cadena y luego anexando esto a csv de la siguiente manera:
with open(''testAppend.csv'', ''a'') as f:
df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)
Quiero saber si es posible usar la función pandas to_csv()
para agregar un marco de datos a un archivo csv existente. El archivo csv tiene la misma estructura que los datos cargados.
Puede agregar a un csv abriendo el archivo en modo de adición:
with open(''my_csv.csv'', ''a'') as f:
df.to_csv(f, header=False)
Si esta era su csv, foo.csv
:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
Si lees eso y luego anexas, por ejemplo, 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
convierte en:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
Puede especificar un modo de escritura python en la función pandas to_csv
. Para agregar, es ''a''.
En tu caso:
df.to_csv(''my_csv.csv'', mode=''a'', header=False)
El modo predeterminado es ''w''.
Un poco tarde para la fiesta pero también puedes usar un administrador de contexto, si estás abriendo y cerrando tu archivo varias veces, o registrando datos, estadísticas, etc.
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)`
Una pequeña función auxiliar que uso con algunas protecciones de comprobación de encabezado para manejarlo todo:
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)