我可以使用pandas附加到压缩流吗？

Question

我知道通过将compression='gzip'参数传递给pd.read_csv()，我可以将DataFrame保存到压缩的CSV文件中。

my_df.to_csv('my_file_name.csv', compression='gzip')

我也知道，如果我想将DataFrame附加到现有CSV文件的末尾，我可以使用mode='a'，就像这样

my_df.to_csv('my_file_name.csv', mode='a', index=False)

但是，如果我想将DataFrame附加到压缩CSV文件的末尾怎么办？这甚至可能吗？我试着这样做

my_df.to_csv('my_file_name.csv', mode='a', index=False, compression='gzip')

但是生成的CSV没有被压缩，尽管条件很好。

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这个问题是由我处理带有Pandas的大型CSV文件引起的。我需要生成压缩的CSV输出，并将块文件中的CSV文件处理成DataFrame，这样我就不会遇到MemoryError。因此，对我来说，最看似合乎逻辑的事情是将每个输出DataFrame块一起附加到一个压缩的zip文件中。

我使用的是Python 3.4和Pandas 0.16.1。

Answer 1

您可以执行以下操作

import gzip

with gzip.open('my_file_name.csv.gz', 'a') as compressed_file:
    df.to_csv(compressed_file, index=False)

因为pandas .to_csv方法接受路径或类文件对象。