如何在 pandas df 中插入第二个 header 行以进行 csv 写入

Question

我有一个非常大的 pandas df 我正在写到 csv。我需要添加第二个包含数据类型的 header 行。下面的代码有效，但在 CSV 中产生了第三个意外的空行：

#! /usr/bin/env python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))

# get count of header columns, add REAL for each one
types_header_for_insert = list(df.columns.values)
for idx, val in enumerate(types_header_for_insert):
    types_header_for_insert[idx] = 'REAL'

# count number of index columns, then add STRING for each one
index_count = len(df.index.names)
for idx in range(0, index_count):
    df.reset_index(level=0, inplace=True)
    types_header_for_insert.insert(0, 'STRING')

# insert the new types column
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(df.columns, types_header_for_insert))

print df.columns.values

df.to_csv("./test.csv", index=False)

输出：

index,A,B
STRING,REAL,REAL
,,
0,1,2
1,3,4

我怎样才能去掉这个多余的空白行？它来自哪里？

Answer 1

我认为这是错误，请参阅 opened issue 6618。

也许可以帮助小技巧 - 在数据的第一行之前添加 types_header_for_insert：

#! /usr/bin/env python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))

# get count of header columns, add REAL for each one
types_header_for_insert = list(df.columns.values)
for idx, val in enumerate(types_header_for_insert):
    types_header_for_insert[idx] = 'REAL'

# count number of index columns, then add STRING for each one
index_count = len(df.index.names)
for idx in range(0, index_count):
    df.reset_index(level=0, inplace=True)
    types_header_for_insert.insert(0, 'STRING')

# insert the new types column
#df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(zip(df.columns, types_header_for_insert))

#set new value to dataframe
df.loc[-1]  = types_header_for_insert

#sort index 
df = df.sort_index()
print df
#     index     A     B
#-1  STRING  REAL  REAL
# 0       0     1     2
# 1       1     3     4

print df.to_csv(index=False)
#index,A,B
#STRING,REAL,REAL
#0,1,2
#1,3,4

编辑

在大 df 中你可以使用 append:

#empty df with column from df
df1 = pd.DataFrame(columns = df.columns)
#create series from types_header_for_insert
s = pd.Series(types_header_for_insert, index=df.columns)
print s
index    STRING
A          REAL
B          REAL
dtype: object

df1 = df1.append(s, ignore_index=True).append(df, ignore_index=True)
print df1
    index     A     B
0  STRING  REAL  REAL
1       0     1     2
2       1     3     4

print df1.to_csv(index=False)
index,A,B
STRING,REAL,REAL
0,1,2
1,3,4

Answer 2

在 Python 3 中，MultiIndex.from_tuples() 失败，类型 'zip' 的对象没有 len()。但是，将 zip 包装在 list() 中时没有空行。考虑在 Python 2:

中尝试

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(df.columns, types_header_for_insert)))

print df.columns.values

df.to_csv("./test.csv", index=False)

#   index    A    B
#  STRING REAL REAL
#       0    1    2
#       1    3    4

或者，使用列表理解来绕过 zip：

data = [df.columns, types_header_for_insert]
newcolumns = [tuple(i[j] for i in data) for j in range(min(len(l) for l in data))]
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(newcolumns)

print df.columns.values

df.to_csv("./test.csv", index=False)

#   index    A    B
#  STRING REAL REAL
#       0    1    2
#       1    3    4

Answer 3

我最后使用了一个变通方法 (a) 将原始 headers 写入 csv (b) 将 headers 替换为第二行 header 并附加整个df 到第一个文件：

# write the header to the file only
pd.DataFrame(data=[df.columns]).to_csv("outfile.csv", header=False, index=False)

# now replace header
types_header_for_insert = list(df.columns.values)
for idx, val in enumerate(df.columns.values):
    if df[val].dtype == 'float64':
        types_header_for_insert[idx] = 'REAL'

    elif self.grouped[val].dtype == 'int64':
        types_header_for_insert[idx] = 'INTEGER'

    else:
        types_header_for_insert[idx] = 'STRING'

df.columns = types_header_for_insert

# append the whole df with new header
df.to_csv("outfile.csv", mode="a", float_format='%.3f', index=False)

如何在 pandas df 中插入第二个 header 行以进行 csv 写入

How to insert a second header row in pandas df for csv write

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