Сохраняйте данные в CSV после каждого обновления

Привет, у меня есть некоторые данные, которые я хочу сохранить в фрейме данных после каждого обновления. но он всегда переопределяет мои предыдущие данные. есть ли способ сохранить мои предыдущие данные и добавить к ним новые.

df = pd.DataFrame(columns=['Entry','Middle','Exit'])
def function():
    entry_value = 178.184 # data comming from server
    middle_value = 14.121 # data comming from server
    exit_value = 19.21 # data comming from server
    df1 = df.append({'Entry' : entry_value , 'Middle' : middle_value, 'Exit' : exit_value}, ignore_index = True)
    df1.to_csv('abc.csv')
 
i = 0
while i < 5:
    function()
    i += 1

это значение entry_value, middle_value и exit_value является изменением. иногда это не изменить. в этом примере я хочу, чтобы мой csv имел одинаковые данные 5 раз

Примечание: здесь значение жестко закодировано, но оно поступает с сервера, но в этом формате

python python-3.x pandas dataframe

28.11.2022 00:17

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

169

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать функцию concat (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.concat.html)

например:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['Entry','Middle','Exit'])
def function():
    global df
    entry_value = 178.184 # data comming from server
    middle_value = 14.121 # data comming from server
    exit_value = 19.21 # data comming from server'
    
    new_row = pd.DataFrame.from_dict([{'Entry' : entry_value , 'Middle' : middle_value, 'Exit' : exit_value}], orient='columns')
    df = pd.concat([df, new_row])
    df.to_csv('abc.csv')
 
i = 0
while i < 5:
    function()
    i += 1

Кроме того, если вы хотите иметь все версии вашего CSV-файла, вы можете добавить счетчик в конец имени вашего CSV-файла. например:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['Entry','Middle','Exit'])
def function(n):
    global df
    entry_value = 178.184 # data comming from server
    middle_value = 14.121 # data comming from server
    exit_value = 19.21 # data comming from server'
    
    new_row = pd.DataFrame.from_dict([{'Entry' : entry_value , 'Middle' : middle_value, 'Exit' : exit_value}], orient='columns')
    df = pd.concat([df, new_row])
    df.to_csv(f'abc{n}.csv')
 
i = 0
while i < 5:
    function(i)
    i += 1

28.11.2022 00:35

Этот ответ может помочь вам намного лучше, давая вам ясность в отношении нескольких способов добавления данных в фрейм данных.

28.11.2022 01:43