Проблемы с получением панд читать весь столбец данных - PullRequest
0 голосов
/ 15 мая 2019

Цель этой программы - прочитать заголовок каждого столбца и прочитать все данные под каждым столбцом.После прочтения этих данных он создаст их список и запишет все в текстовый файл.При работе с небольшими данными это работает, но при работе с большими объемами данных (от 2000 строк и выше) записывается в текстовом файле до номера 30, тогда следующий элемент - «...».затем он возобновляет запись правильно вплоть до 2000-го элемента.

Я перепробовал все, что мог.Пожалуйста, помогите.Я чуть не пробил дыру в стене, пытаясь это исправить.

import csv
import pandas as pd
import os
import linecache
from tkinter import *
from tkinter import filedialog

def create_dict(df):
    # Creates an empty text file for the dictionary if it doesn't exist
    if not os.path.isfile("Dictionary.txt"):
        open("Dictionary.txt", 'w').close()

    # Opens the dictionary for reading and writing
    with open("Dictionary.txt", 'r+') as dictionary:

        column_headers = list(df)

        i = 0
        # Creates an entry in the dictionary for each header
        for header in column_headers:

            dictionary.write("==========================\n"
                             "\t=" + header + "=\n"
                             "==========================\n\n\n\n")
            dictionary.write(str(df[str(column_headers[i])]))
            #for line in column_info[:-1]:
            #    dictionary.write(line + '\n')
            dictionary.write('\n')
            i += 1

Некоторые из этих импортных файлов могут не использоваться.Я просто включил их все.

1 Ответ

0 голосов
/ 15 мая 2019

вы можете напрямую записать pandas dataframe в текстовый файл ..

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(low = 1, high = 100, size =3000), columns= ['Random Number'])


filename = 'dictionary.txt'
with open(filename,'w') as file:
    df.to_string(file)
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...