本文将带您了解关于pandasDataFrame的CSV输出端的新内容，同时我们还将为您解释pandas输出csv文件的相关知识，另外，我们还将为您提供关于Pandas-使用一个Dataframe列的

本文将带您了解关于pandas DataFrame的CSV输出端的新内容，同时我们还将为您解释pandas输出csv文件的相关知识，另外，我们还将为您提供关于Pandas - 使用一个 Dataframe 列的子字符串比较两个 Dataframe、pandas dataframe 与 spark dataframe 互相转换（数据类型应该怎么转换呢？）、Pandas DataFrame使用另一个DataFrame列过滤行、Pandas Dataframe按列值分为单独的csv的实用信息。

• pandas DataFrame的CSV输出端（pandas输出csv文件）
• Pandas - 使用一个 Dataframe 列的子字符串比较两个 Dataframe
• pandas dataframe 与 spark dataframe 互相转换（数据类型应该怎么转换呢？）
• Pandas DataFrame使用另一个DataFrame列过滤行
• Pandas Dataframe按列值分为单独的csv

pandas DataFrame的CSV输出端（pandas输出csv文件）

我想知道如何将新DataFrame数据添加到现有csv文件的末尾？在to_csv没有提到这样的功能。

答案1

您可以to_csv通过传递以附加模式打开的文件来附加使用：

with open(file_name, ''a'') as f:    df.to_csv(f, header=False)

使用header=None，以免附加列名。

实际上，pandas有一个包装器可以to_csv通过使用mode参数来做到这一点：

df.to_csv(f, mode=''a'', header=False)

Pandas - 使用一个 Dataframe 列的子字符串比较两个 Dataframe

我能够使用下面的方法获得所需的输出

df1.merge(df2,left_on = df2.prod_ref.str.extract(''(\d+)'',expand = False),right_on = df1.prod_id.str.extract(''(\d+)'',how = ''left'')

pandas dataframe 与 spark dataframe 互相转换（数据类型应该怎么转换呢？）

@since(1.3)
    def toPandas(self):
        """
        Returns the contents of this :class:`DataFrame

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Pandas DataFrame使用另一个DataFrame列过滤行

我会做merge

out = df1.merge(df2[['col1','col2']],on = 'col1',suffixes = ('','1')).query('col3>=col21').drop('col21',1)

out
Out[15]: 
  col1  col2  col3  col4
1    A     2  0.80   200
2    A     2  0.90   300
3    A     3  0.95   400
4    A     3  0.85   500
5    B     2  0.65   600
6    B     2  0.75   700
9    B     3  0.75  1000

或reindex

out = df1[df1['col3'] >= df2.set_index('col1')['col2'].reindex(df1['col1']).values]
Out[19]: 
  col1  col2  col3  col4
1    A     2  0.80   200
2    A     2  0.90   300
3    A     3  0.95   400
4    A     3  0.85   500
5    B     2  0.65   600
6    B     2  0.75   700
9    B     3  0.75  1000

您还可以使用map：

 df1.loc[df1.col3 >= df1.col1.map(df2.set_index("col1").col2)]

我的方法类似于@Ben_Yo的合并答案，但是代码更多，但也许更直接。

您只需：

1. 合并该列并创建新的数据框 ZStack{ Rectangle() .frame(width: geometry.size.width,height: geometry.size.height/3.25) .shadow(radius: 5) .foregroundColor(Color.white) //Words ontop of the Rectangle VStack { HStack { Spacer() Text("Hello World") }.padding(.trailing,40) Spacer() //<-- PROBLEM HERE }//.offset(y: -40) }
2. 根据条件（在本例中为s
），将数据名人s更改为返回True或False的布尔系列。
3. 最后，将s['col3'] >= s['col2']传递给s，结果将排除布尔系列df1中返回False的行：

s

Pandas Dataframe按列值分为单独的csv

仅groupby，然后发送到csv以动态执行此操作：

for i,x in df.groupby('s'): x.to_csv(f'df{i}.csv',index=False)

今天关于pandas DataFrame的CSV输出端和pandas输出csv文件的分享就到这里，希望大家有所收获，若想了解更多关于Pandas - 使用一个 Dataframe 列的子字符串比较两个 Dataframe、pandas dataframe 与 spark dataframe 互相转换（数据类型应该怎么转换呢？）、Pandas DataFrame使用另一个DataFrame列过滤行、Pandas Dataframe按列值分为单独的csv等相关知识，可以在本站进行查询。