时间戳

首页 > 解决方案 > 将 10000 个循环中的 1000 个数据帧以 100 个为一组连接到一个大数据帧并保存到 csv/txt 文件

python - 将 10000 个循环中的 1000 个数据帧以 100 个为一组连接到一个大数据帧并保存到 csv/txt 文件

问题描述

我正在构建股票和如此大的数据框。我正在对 1000 个建筑物的 10000 个库存进行输入参数采样（因此，如果每个建筑物都是 csv 文件中的 1 行，则写入 csv 文件大约需要 10000000 行）。为了执行此操作（在 Python 中不会出现 MemoryError）并为模拟程序准备文件，我需要将这些股票组合成更小的部分（而不是一个大文件），例如一次 100 只股票 1000 只。知道怎么做吗？

我准备了一个小例子，其中我有一个原始数据框，我在循环中覆盖了一个列。最后，我将所有数据帧（在循环中生成）堆叠到一个大数据帧中（其中包含原始数据帧的 x 倍，并在此处和那里进行更改。而不是将所有内容堆叠到一个大 df 并将其保存到 csv，我想一次将它们堆叠 100 只股票。

现在，我将所有库存堆叠在一个大 df 中，然后将其拆分为带有额外“ID”列的部分。有没有办法在这个过程中做到这一点（想象我需要总共需要 1000 或 100000 只股票）？计算并堆叠 100 只股票 -> 将它们保存到 csv -> 计算并堆叠接下来的 100 只股票 -> 将它们保存到 csv ...

试过的代码：

import pandas as pd

df_or = pd.DataFrame({"Case": [1,2,3,4,5,6],  
                         "A": [3,5,2,8,4,1],       
                         "B": [10,12,24,8,57,84]})

print(df_or)

total = []

for i in range(0,1000):
    df = df_or.copy()
    df.loc[:, 'A'] = df_or.loc[:, 'A'].mul(i)   
    df.loc[:, 'ID'] = df.loc[:,'Case'] + i*100000
    print(df)

    total.append(df)

total = pd.concat(total)
total = total.sort_values('ID')

for i in range(0, 10):

    stocks = total[((i) * 100 * 100000 <= total['ID']) & (total['ID'] <= (i + 1) * 100 * 100000)]

    stocks.to_csv('stack100_' + str(i) + '.csv', sep=',', index=False)


标签： pythonpandasconcat

解决方案

您可以以附加模式打开文件，然后将文件写入其中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("abalone.csv")

with open("output.csv", 'a') as outf:
    df.to_csv(outf)

这样，您可以一次读取每个文件，汇总并保存到文件中。一次只有一个文件在内存中。

如果您以后只批量分析文件，我建议您考虑在此步骤中将这些文件保存到这些批次中，这样您的文件就更易于管理。

推荐阅读