Ajouter les pandas DataFrame colonne CSV

Je suis en train d'ajouter une pandas DataFrame (une seule colonne) existant à un CSV, un peu comme ce post, mais cela ne fonctionne pas! Au lieu de cela ma colonne est ajoutée au bas de la csv, et répété à plusieurs reprises (lignes en csv >> la taille de la colonne). Voici mon code:

with open(outputPath, "a") as resultsFile:
    print len(scores)
    scores.to_csv(resultsFile, header=False)
    print resultsFile

Terminal de sortie:4032 <open file '/Users/alavin/nta/NAB/results/numenta/artificialWithAnomaly/numenta_art_load_balancer_spikes.csv', mode 'a' at 0x1088686f0>

Vous en remercie d'avance!

deux autres morceaux de l'info serait utile: 1) quel est le contenu actuel de resultsFile ressembler? (confirmer par l'inspection du fichier manuellement) et 2) quelle est l' scores DataFrame ressembler? (scores.head(10) devrait suffire)
C'est l'ajout de la scores bloc de données à la fin du fichier, parce que les pandas to_csv fonctionne de la fonctionnalité. Si vous voulez ajouter scores dans une nouvelle colonne sur l'origine des données en csv, puis vous devez lire le fichier csv dans un bloc de données, ajouter le scores colonne, puis l'écrire dans le fichier csv.
resultsFile est un csv de 5 colonnes: 'timestamp', 'valeur', 'aaa', 'bbb', 'label'. Je voudrais la 6ème à la scores DataFrame. J'ai vérifié toutes les colonnes sont de la même longueur. scores a un en-tête de colonne "s".
Je devrais l'ai précisé, je suis en train de le faire sans de la lecture du fichier csv...
Je ne pense pas qu'il est possible d'ajouter la colonne à l'original de la trame de données dans le fichier csv sans les ouvrir le fichier et l'analyse des données depuis le python a aucun moyen de savoir qu'il y a un bloc de données dans un fichier csv à ajouter.

OriginalL'auteur BoltzmannBrain | 2015-01-08

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Comme quoi @aus_lacy a déjà suggéré, vous avez juste besoin de lire le fichier csv dans un bloc de données tout d'abord, concaténer deux trames de données et l'écrire dans le fichier csv:

censé vos données existantes cadre df:
```
df_csv = pd.read_csv(outputPath, 'your settings here')

# provided that their lengths match
df_csv['to new column'] = df['from single column']

df_csv.to_csv(outputPath, 'again your settings here')
```
.

J'essaie d'éviter l'ouverture et la lecture de toutes les données, mais ceci fonctionne 🙂
avez-vous de l'utilisation de python?
Oui, et les pandas.
ensuite, il sera difficile, à condition que vous avez encore besoin pour ouvrir+lire chaque ligne du fichier csv pour trouver le saut et ajouter votre nouvelle colonne. Je n'aime pas DiskIO-sage, vous pouvez avoir une solution facile

OriginalL'auteur Anzel

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