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既存のcsvファイルにパンダデータを追加する方法

既存のcsvファイルにデータフレームを追加するためにpandas to_csv()関数を使用することが可能であるかどうか知りたいのですが。 csvファイルはロードされたデータと同じ構造を持ちます。

pythonpandascsvdataframe
165
Samatix

追加モードで ファイルを開く を指定するとをcsvに追加できます。

with open('my_csv.csv', 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=False)

これがあなたのcsvなら、foo.csv：

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6

それを読んでから、例えばdf + 6を追加するとします。

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は次のようになります。

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
217
Andy Hayden

パンダ to_csv 関数でpythonの書き込みモードを指定できます。追加するには 'a'です。

あなたの場合：

df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)

デフォルトのモードは 'w'です。

373
tlingf

それをすべて処理するために、いくつかのヘッダチェック用の安全対策で使用する小さなヘルパー関数。

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)
18
KCzar
with open(filename, 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
  • 存在しない場合はファイルを作成し、それ以外の場合は追加します
  • ファイルが作成されているならヘッダを追加し、そうでなければそれをスキップします
11
DeveScie

パーティーには少し時間がかかりますが、ファイルを何度も開いたり閉じたりしたり、データ、統計などを記録したりする場合は、コンテキストマネージャを使用することもできます。

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)`
3
ai-shwarya

最初はpysparkデータフレームから始めました - 私のpysparkデータフレームのスキーマ/列型を考えると型変換エラーが発生しました（パンダdfに変換してからcsvに追加するとき）。

各df内のすべての列を強制的に文字列型にしてから、次のようにcsvに追加することで問題を解決しました。

with open('testAppend.csv', 'a') as f:
    df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)
2
Grant Shannon