Python, Pandas: DataFrame içeriğini metin dosyasına yazın


84

Bunun gibi pandalarım DataFrame var

        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   

Bu verileri şuna benzer bir metin dosyasına yazmak istiyorum:

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

Gibi bir şey denedim

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

ama işe yaramıyor. Bu nasıl yapılır?

Yanıtlar:


140

Sadece np.savetxtnp özelliğini kullanabilir ve bu niteliğe erişebilirsiniz .values:

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

verim:

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

veya to_csv:

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

İçin Not np.savetxtsizinle ekleme modu ile oluşturulmuş bir dosya tanıtıcısından geçmesi gerekirdi.


32

Sen kullanabilirsiniz pandas.DataFrame.to_csv () ve her iki ayar indexve headeriçin 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 doğrudan bir dosyaya yazabilir, daha fazla bilgi için yukarıda bağlantısı verilen dokümanlara bakabilirsiniz.


bu, kaçmanın gerçekleşmesi gerektiğinde çok fazla sorunla karşılaşacak, genel Pandalar davasının çözümü değil!
— matanster

13

Partiye geç: Bunu deneyin>

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

2
Bu sekmeyle ayrılmış bir metin dosyası vermez, boşlukla sınırlandırılmış bir dosya çıktı olarak görünür. Bu kodun zarafetini beğendim, çıktı sekmesini sınırlandırmanın bir yolu var mı?
— AHegde

10

Bunu yapmanın şu anki en iyi yolu df.to_string()şunları kullanmaktır :

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

Aşağıdakileri çıkaracak

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

Bu yöntem aynı zamanda columnsöznitelikle hangi sütunların yazdırılacağını kolayca seçmenize izin verir, sütunu, isterseniz dizin etiketlerini tutmanıza izin verir ve boşluk vb. İçin başka özniteliklere sahiptir.


1

@AHegde - Sekmeyle ayrılmış çıktıyı almak için ayırıcı sep = '\ t' kullanın.

Df.to_csv için:

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

Np.savetxt için:

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

1

Excel verilerini sekmeyle ayrılmış biçimde metin dosyasına almanın yolu. Pandaların yanı sıra xlrd kullanmanız gerekir.

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)

Öncelikle xlsx dosyasını filtrelenmiş verilerle oluşturmalı ve ardından bilgileri bir metin dosyasına dönüştürmeliyiz.

Gereksinimlere bağlı olarak, metin dosyasında olmasını istediğimiz veri türleri ve döngüler için \ n \ t kullanabiliriz.


0

Biraz değiştirilmiş bir versiyon kullandım:

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

Bir veri çerçevesi alanının (sınırlandırılmış) içeriğini bir metin dosyası olarak yazmak zorunda kaldım.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.