首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

利用pandas一个csv文件追加写入数据实现示例

我们越来越多使用pandas进行数据处理,有时需要向一个已经存在csv文件写入数据,传统方法之前我也有些过,txt,excel文件写入数据,传送门:Python将二维列表(list)数据输出(...pandas to_csv() 是可以已经存在具有相同结构csv文件增加dataframe数据。...df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False) to_csv()方法mode默认为w,我们加上mode=’a’,便可以追加写入数据。...pandas读写文件,处理数据效率太高了,所以我们尽量使用pandas进行输出。...一个csv文件追加写入数据实现示例文章就介绍到这了,更多相关pandas csv追加写入内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

7.4K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用函数和方法,方便大家查询使用。...sql查询数据(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中...“堆叠”为一个层次化Series unstack: 将层次化Series转换回数据形式 append: 将一或多行数据追加数据末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定列或多个列对数据进行分组...: 替换字符串中特定字符 astype: 将一列数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定列或 数据可视化

25010

pandas中利用hdf5高效存储数据

在Python中操纵HDF5文件方式主要有两种,一是利用pandas中内建一系列HDF5文件操作相关方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构...本文就将针对pandas中读写HDF5文件方法进行介绍。...store对象进行追加和表格查询操作 ❞ 使用put()方法数据存入store对象中: store.put(key='s', value=s);store.put(key='df', value=df...还可以从pandas数据结构直接导出到本地h5文件中: #创建数据 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) #导出到已存在h5文件中,这里需要指定key...csv格式文件、h5格式文件,在读取速度上差异情况: 这里我们首先创建一个非常大数据,由一亿x5列浮点类型标准正态分布随机数组成,接着分别用pandas中写出HDF5和csv格式文件方式持久化存储

2.8K30

pandas中利用hdf5高效存储数据

在Python中操纵HDF5文件方式主要有两种,一是利用pandas中内建一系列HDF5文件操作相关方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构...本文就将针对pandas中读写HDF5文件方法进行介绍。 ?...'对应模式以表格模式写出,速度稍慢,但是支持直接通过store对象进行追加和表格查询操作 ❞ 使用put()方法数据存入store对象中: store.put(key='s', value=s);...h5文件中: #创建数据 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5)) #导出到已存在h5文件中,这里需要指定key df_.to_hdf(path_or_buf...图10 2.3 性能测试 接下来我们来测试一下对于存储同样数据csv格式文件、h5格式文件,在读取速度上差异情况: 这里我们首先创建一个非常大数据,由一亿x5列浮点类型标准正态分布随机数组成

5.2K20

数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

在Python中操纵HDF5文件方式主要有两种,一是利用pandas中内建一系列HDF5文件操作相关方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构...HDF5格式保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件方法进行介绍。...,速度稍慢,但是支持直接通过store对象进行追加和表格查询操作   使用put()方法数据存入store对象中: store.put(key='s',value=s);store.put(key='...  这时本地h5文件也相应存储进store对象关闭前包含文件:   除了通过定义一个确切store对象方式,还可以从pandas数据结构直接导出到本地h5文件中: #创建数据...csv格式文件、h5格式文件,在读取速度上差异情况:   这里我们首先创建一个非常大数据,由一亿x5列浮点类型标准正态分布随机数组成,接着分别用pandas中写出HDF5和csv格式文件方式持久化存储

1.3K00

数据科学学习手札63)利用pandas读写HDF5文件

在Python中操纵HDF5文件方式主要有两种,一是利用pandas中内建一系列HDF5文件操作相关方法来将pandas数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构...HDF5格式保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件方法进行介绍。...;'table'对应模式以表格模式写出,速度稍慢,但是支持直接通过store对象进行追加和表格查询操作   使用put()方法数据存入store对象中: store.put(key='s',value...除了通过定义一个确切store对象方式,还可以从pandas数据结构直接导出到本地h5文件中: #创建数据 df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))...2.3 速度比较   这一小节我们来测试一下对于存储同样数据csv格式文件、h5格式文件,在读取速度上差异情况:   这里我们首先创建一个非常大数据,由一亿x5列浮点类型标准正态分布随机数组成

2K30

00.数据结构关于浮点数运算越界问题1.数据结构2.Pandas两种常用数据结构3.Series系列4.DataFrame数据

指相互之间存在n种特定关系数据类型集合。...学习方法: 概念:概念是什么? 定义:如何对其定义? 限制:使用期有何限制? 访问:访问其内数据方式是什么? 修改: 对其增删查改方法什么?...2.Pandas两种常用数据结构 类型 注释 Series 系列 DataFrame 数据 使用前需要将pandas 模块引入 from pandas import Series, DataFrame...import pandas as pd 3.Series系列 类似一维数组(ndarray)对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及与之相关数据标签(索引)组成,用于存储一或一列数据。...:append()方法,不会修改原值而是返回值。

1.1K10

【最全】Python连接数据库取数与写入数据

一、连接数据方法一(pymysql) 首先介绍连接数据方法一,具体代码如下: import pymysql import numpy as np import pandas as pd #36...二、连接数据方法二(create_engine) 接着介绍连接数据方法二,具体代码如下: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine...三、把数据导入到数据库 刚刚我们已经从数据库中读取数据了,我们试下把sql取数结果导入到表中。...四、一追加写入少量数据 为了让大家更清晰地看到取数,写入数据追加写入数据逻辑。 这一节把前面几小节内容进行了汇总,并增加了一追加写入少量数据代码。...在第四小节中已经介绍了一条一条写入数据方法,本小节介绍把数据直接追加写入到数据库表中方法

40610

访问和提取DataFrame中元素

访问元素和提取子集是数据基本操作,在pandas中,提供了多种方式。...对于一个数据而言,既有从0开始整数下标索引,也有行列标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...属性运算符 数据每一列是一个Series对象,属性操作符本质是先根据列标签得到对应Series对象,再根据Series对象标签来访问其中元素,用法如下 # 第一步,列标签作为属性,先得到Series...,其访问速度并不是最快。...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas中访问元素具体方法还有很多,熟练使用行列标签,位置索引,布尔数组这三种基本访问方式,就已经能够满足日常开发需求了

4.3K10

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

你可以粗略浏览本文,了解Pandas常用功能;也可以保存下来,作为以后数据处理工作时速查手册,没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用数据对象是数据(DataFrame)和Series...数据与R中DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表。数据Pandas中最常用数据组织方式和对象。...有关更多数据文件读取将在第三章介绍,本节介绍从对象和文件创建数据方式,具体如表1所示: 表1 Pandas创建数据对象 方法用途示例示例说明read_table read_csv read_excel...本节功能具体如表5所示: 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T转置数据和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...append按追加数据In: print(data1.append(data2)) Out: col1 col2 col3 col4 0 1 2 3 4.0

4.7K20

pandas_profiling:一代码生成你数据分析报告

笔者最近发现一款将pandas数据快速转化为描述性数据分析报告package——pandas_profiling。一代码即可生成内容丰富EDA内容,两代码即可将报告以.html格式保存。...笔者当初也是从数据分析做起,所以深知这个工具对于数据分析朋友而言极为方便,在此特地分享给大家。 我们以uci机器学习库中的人口调查数据集adult.data为例进行说明。...时候这几种函数是必用: 看一下数据长啥样: import numpy as np import pandas as pd adult = pd.read_csv('.....对数据进行统计描述: adult.describe() ? 查看变量信息和缺失情况: adult.info() ? 这是最简单最快速了解一个数据方法。...: python setup.py install 再来看pandas_profiling基本用法,用pandas数据读入之后,对数据直接调用profile_report方法生成EDA分析报告

2.1K30

pandas_profiling:一代码生成你数据分析报告

笔者最近发现一款将pandas数据快速转化为描述性数据分析报告package——pandas_profiling。...一代码即可生成内容丰富EDA内容,两代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起,所以深知这个工具对于数据分析朋友而言极为方便,在此特地分享给大家。...EDA时候这几种函数是必用: 看一下数据长啥样: import numpy as np import pandas as pd adult = pd.read_csv('.....对数据进行统计描述: adult.describe() ? 查看变量信息和缺失情况: adult.info() ? 这是最简单最快速了解一个数据方法。...: python setup.py install 再来看pandas_profiling基本用法,用pandas数据读入之后,对数据直接调用profile_report方法生成EDA分析报告

74810

对比Excel,Python pandas数据框架中插入列

我们已经探讨了如何将插入到数据框架中,并且我们必须为此创建一个定制解决方案。将列插入数据框架要容易得多,因为pandas提供了一个内置解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架不同方法。....insert()方法 最快方法是使用pandas提供.insert()方法。...该方法接受以下参数: loc–用于插入索引号 column–列名称 value–要插入数据 让我们使用前面的示例来演示。我们目标是在第一列之后插入一个值为100列。...注意,此方法还可以通过原始df添加一个列来覆盖它,这正是我们所需要。但是,使用此方法无法选择要添加位置,它将始终添加到数据框架末尾。...但是,如果有许多列,并且数据集很大,那么循环方法将非常慢,还有其他更有效方法,后续会介绍。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。

2.7K20

且用且珍惜:Pandas这些函数属性将被deprecated

具体来说,类似于Excel中lookup功能一样,Pandaslookup是一个DataFrame对象方法,用于指定索引和列名来查找相应结果,返回一个array结果,其函数签名文档如下:...类似于Python中列表append函数,Pandasappend函数是用于在现有对象尾部追加元素,既可以是对Series追加Series,也可以是在DataFrame后面追加DataFrame...但同时,也与Python中列表append函数大为不同是: 列表中append是inplace型方法,即对当前对象直接追加,而返回加过为None; Pandasappend则是不改变调用者本身...,而返回一个追加对象 举个例子: ## 列表中append a = [1, 2] a.append(3) # 不输出任何结果 print(a) # [1, 2, 3] ## Pandasappend...当然,这里concat其实是比append功能更为强大方法:其既可以用于纵向追加,也可以实现横向拼接。

1.4K20

数据科学学习手札69)详解pandasmap、apply、applymap、groupby、agg

,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析效率,也会使得你代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandasmap()、apply()、applymap()、...gender列F、M转换为女性、男性列,可以有以下几种实现方式: ● 字典映射   这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射字典,再利用map()方法来得到映射列: #定义F->女性,M->男性映射字典...三、聚合类方法   有些时候我们需要像SQL里聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型列进行分组再求和、平均数等聚合之后值,在pandas中分组运算是一件非常优雅事。...3.1 利用groupby()进行分组   要进行分组运算第一步当然就是分组,在pandas中对数据进行分组使用到groupby()方法,其主要使用到参数为by,这个参数用于传入分组依据变量名称,...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量,但聚合结果列名变成红色中奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后每一列赋予名字

4.9K60
领券