将GZIP压缩应用于Python Pandas中的CSV


Apply GZIP compression to a CSV in Python Pandas

我正在尝试使用以下内容将数据帧写入python pandas中的gzip压缩包：

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import pandas as pd
import datetime
import csv
import gzip

# Get data (with previous connection and script variables)
df = pd.read_sql_query(script, conn)

# Create today's date, to append to file
todaysdatestring = str(datetime.datetime.today().strftime('%Y%m%d'))
print todaysdatestring

# Create csv with gzip compression
df.to_csv('foo-%s.csv.gz' % todaysdatestring,
      sep='|',
      header=True,
      index=False,
      quoting=csv.QUOTE_ALL,
      compression='gzip',
      quotechar='"',
      doublequote=True,
      line_terminator='
')

这只是创建一个名为'foo-YYYYMMDD.csv.gz'的csv，而不是实际的gzip存档。

我也试过添加这个：

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#Turn to_csv statement into a variable
d = df.to_csv('foo-%s.csv.gz' % todaysdatestring,
      sep='|',
      header=True,
      index=False,
      quoting=csv.QUOTE_ALL,
      compression='gzip',
      quotechar='"',
      doublequote=True,
      line_terminator='
')

# Write above variable to gzip
 with gzip.open('foo-%s.csv.gz' % todaysdatestring, 'wb') as output:
   output.write(d)

哪个也失败了。 有任何想法吗？

相关讨论

使用df.to_csv()和关键字参数compression='gzip'应该生成一个gzip存档。 我使用与您相同的关键字参数对其进行了测试，并且它有效。

您可能需要升级pandas，因为gzip直到版本0.17.1才会实现，但尝试在先前版本上使用它不会引发错误，只会生成常规csv。 您可以通过查看pd.__version__的输出来确定当前版本的pandas。

相关讨论

用熊猫很容易完成

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import pandas as pd

将pandas数据帧写入gunzip压缩csv

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df.to_csv('dfsavename.csv.gz', compression='gzip')

从光盘中读取

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df = pd.read_csv('dfsavename.csv.gz', compression='gzip')

从文档

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import gzip
content ="Lots of content here"
with gzip.open('file.txt.gz', 'wb') as f:
    f.write(content)

用pandas

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import gzip


content = df.to_csv(
      sep='|',
      header=True,
      index=False,
      quoting=csv.QUOTE_ALL,
      quotechar='"',
      doublequote=True,
      line_terminator='
')

with gzip.open('foo-%s.csv.gz' % todaysdatestring, 'wb') as f:
    f.write(content)

这里的诀窍是to_csv输出文本，如果你没有传递文件名。 然后，您只需将该文本重定向到gzip的write方法。

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with gzip.open('foo-%s.csv.gz' % todaysdatestring, 'wb') as f:
    f.write(df.to_csv(sep='|', index=False, quoting=csv.QUOTE_ALL))