我正在尝试将pandas df写入csv.但是,我需要循环很多才能以块的形式获取输出.我想在csv中垂直堆叠输出.因此,在每次迭代之后,我想写一组特定的行(1:10,然后是11:20,等等……)并清除内存,以免制作一个巨大的物体.是否可以使用df.to_csv来执行此操作？
解决方法:
to_csv接受一个模式参数来追加：
import numpy as np
# df.shape returns the dimensions in a tuple, the first dimension is the number of rows
df_list = np.array_split(df, df.shape[0]/10)
for d in df_list:
d.to_csv(csv_path, mode='a')
您可以使用numpy数组拆分生成一个df列表,每个拆分为10行,然后将它们写出来或者为了节省内存而需要做的任何事情
标签：python,pandas,csv 来源： https://codeday.me/bug/20190830/1768930.html
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