我可以附加到一个压缩流与熊猫？
我知道，通过将compression='gzip'参数传递给pd.to_csv()，我可以将数据文件保存到压缩的CSV文件中。
my_df.to_csv('my_file_name.csv', compression='gzip')
my_df.to_csv('my_file_name.csv', mode='a', index=False)
my_df.to_csv('my_file_name.csv', mode='a', index=False, compression='gzip')
这个问题是由我用熊猫处理一个大型CSV文件引起的。我需要产生压缩的CSV输出，并且正在将CSV文件分块处理成一个DataFrame，这样我就不会遇到MemoryError。因此，对我来说，最符合逻辑的做法是将每个输出DataFrame块添加到一个压缩的zip文件中。
我使用的是Python 3.4和Pandas 0.16.1。
共有1个答案
最新答案：我和熊猫一起工作1.2.4
代码：
df.to_csv('test.csv', mode='a', compression='gzip')
new_df = pd.read_csv('test.csv', compression='gzip')
df.shape[0] # 1x
new_df.shape[0] # 2x
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