将pandas_datareader存储到新的csv文件[重复]
def handle_data(symbol, start, end):
stock_data = data.DataReader(
symbol,
'yahoo',
start,
end)
return stock_data
x = handle_data(ticker, start=datetime(2021, 1, 2), end=datetime(2021, 2, 5))
此函数返回以下内容：
High Low Open Close Volume \
Date
2021-02-02 136.309998 134.610001 135.729996 134.990005 83305400
2021-02-03 135.770004 133.610001 135.759995 133.940002 89880900
2021-02-04 137.399994 134.589996 136.300003 137.389999 83946000
2021-02-05 137.410004 135.860001 137.350006 136.759995 72317009
我想让我的python脚本可以将股票历史数据保存到一个csv文件中，这样我就可以在以后的项目中使用它。我试着用csv模块做这件事，但是找不到任何与我正在尝试做的事情相匹配的东西。是否有任何方法可以将这些数据存储到一个新的csv文件中，而不需要一个现有的文件。
共有1个答案
您离答案只差一行代码。
x.to_csv('mydata.csv', index = True)
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我目前正在将spark数据帧存储为。Azure上blob存储中的csv文件。我正在使用以下代码。 这是可行的，但它会创建一个SmtRef。csv文件夹中的实际。csv文件存储为part-00000-tid。csv。如何指定实际的名称。csv文件？ 提前感谢
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我正在尝试使用pyspark来分析我在数据砖笔记本上的数据。Blob 存储已装载到数据砖群集上，在分析后，希望将 csv 写回 blob 存储。由于 pyspark 以分布式方式工作，csv 文件被分解为小块并写入 Blob 存储。如何克服这个问题，并在我们使用pyspark进行分析时在blob上编写为单个csv文件。谢谢。
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问题内容： 我想计算一些列数据并将其作为列写入文件。然后，在计算了另一列数据之后，我想将其附加到同一文件中，但作为新列。 这是我所做的： 结果-它将新列追加到第一列下方，因此我只有一个长列。 谢谢， 问题答案： 您将必须逐行读取文件，然后将新列插入每一行。这是使用BufferedReader和BufferedWriter的解决方案
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我有一个程序，期待一个csv文件，并用python编写。 假设csv数据来自scala，scala使用spark功能存储源数据并存储到temp表中，如下所示。
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我相当愚蠢地上传了一个vhd到Azure文件存储，以为我可以从它创建一个虚拟机，却发现它真的需要在Blob存储中。 我知道我可以再上传一次，但它非常大，我的上传速度非常慢。 我的问题是-我可以将文件从文件存储移动到blob存储，而无需再次下载/上传吗？也就是说，Azure门户UI中是否有任何东西可以执行此操作，甚至是PowerShell命令？
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我正在运行一个部署到Google App Engine的Node.js应用程序。我还使用了winston库和'StackDriver Logging winston Plugin'[@google-cloud/logging-Winston]。 “链接到温斯顿日志设置教程” “链接到将日志导出到谷歌存储桶的教程” 我通过创建一个接收器将stackdriver日志导出到Google存储桶。目前，所有