データを保存するためにパンダを使用する場合は2つの形式で保存することができます
まず、データの量は、非常に大きなファイルではありませんリスト、ワンタイムストレージに配置することができます。
第二に、大量のデータのために、発電側を考慮し、格納しながら、リスト宛てのデータを格納するメモリ空間の多くを開くことは避けてください。
私Caishuxueqianは、唯一のものの表面の一部を知っている、間違っている場合、私は願って修正してください！
次のコードで示されています
1 インポートPANDAS PD AS 2 。3 。4 クラスSaveCsv： 5 6。 DEF __init__ （自己）： 7 self.clist = [[1,2,3]、[4,5,6]、[7,8,9 ]] 8。 9 DEF セーブファイル（自己、my_listという）： 10 「」 " 。11の CSVファイル形式として保存されている文書、ヘッダ書き込みカラム名、インデックス名の書込み線 12がある ：PARAM my_listという：格納されるデータのリスト 13は ：リターン： 14 "" " 15 DF = pd.DataFrame（データ= [my_listという]） 16 df.to_csv（" ./Test.csv 」、エンコーディング=" UTF-8-SIG "、モード= " A "、ヘッダ= Falseを、インデックス= 偽） 17 18 DEF SAVEALL（自己）： 19 "" " 20 一次性存储完 21 ：リターン： 22 """ 23 PF = pd.DataFrame（データ= self.clist） 24 pf.to_csv（" ./Test_1.csv "、エンコード= " UTF-8-SIG "、ヘッダ= Falseを、インデックス= 偽） 25 26 27 DEF メイン（自己）： 28 NAMELIST = [ "北京" " 上海" " 広州" " 深" " xiongan " " MAGAZINE 」] 29 ＃スタート時にカウントを開始サイクルを表す 30 のために NUM、データに列挙（名前リスト、スタート= 1 ：） 31は、 IF NUM == 2％0： 32 self.savefile（[ " 成功" 、データ、NUM]）は 33であり、 そうでなければ： 34であります self.savefile（[ " 失败" 、データ、NUM]） 35 リターン0 36 37 なら __name__ == ' __main__ ' ： 38 SC = SaveCsv（） 39 sc.main（） 40 sc.saveAll（）
次のコードは、簡単に説明されています。
セーブファイルは：同じファイルに至るまで循環しながら、いくつかのパラメータの意味は、自己のBaiduすることができ保存することができます
SAVEALL：ワンタイムストレージを通じて、すべてのデータが一度リストの終わりまでに記憶されています