Python：从csv文件读取数据框列表

Question

我使用.to_csv（）将数据帧列表导出到csv文件中，当我尝试读回数据时，它将合并所有数据帧并仅返回一个数据帧。

mydata：

[                  v1        v2
 time                        
 
 2019-08-04  7.308368  4.622069
 2019-08-05  6.318558  3.993616
 ...              ...       ...
 2020-07-31  3.397716  1.914453
 2020-08-01  2.232000  1.534888
 
 [364 rows x 2 columns],
                   v1        v2
 time                        
 
 2019-08-04  0.400307  0.322742
 2019-08-05  0.306128  0.229573
 ...              ...       ...
 2020-07-28  0.405865  0.335051
 2020-08-01  0.508580  0.394044
 
 [367 rows x 2 columns],
                   v1        v2
 time                        
 2019-08-01  4.892139  3.420369
 2019-08-05  4.375880  3.181351
 ...              ...       ...
 2019-12-05       NaN       NaN
 2019-12-09  1.078299  0.590751
 
 [131 rows x 2 columns],
..]

csv文件：

time;v1;v2
2019-08-01;5.004642491294296;2.070262692905746
2019-08-02;6.005581617403156;3.5806659894959636
2019-08-03;5.720055440019435;4.076401038795619
...
time;v1;v2
2019-08-04;7.308368263370739;4.6220686806106
2019-08-05;6.318558302126913;3.9936164101171587
2019-08-06;5.602923231110271;3.455379392672936
...
time;v1;v2
2019-08-07;4.12752721072869;2.4488549880224264
2019-08-08;5.244169560874248;3.150645259745313
...

读取csv文件：

data= pd.read_csv('results.csv', delimiter = ";", index_col=0, header = 0)

数据：

                v1                    v2
time        
2019-08-01  5.004642491294296   2.070262692905746
2019-08-05  6.318558302126913   3.9936164101171587
...     ...     ...
2020-07-28  18.93710638512659   15.27918513484749
2020-08-01  45.634680485520484  33.58384984534077

**1858 rows × 2 columns**

如何在列表中单独返回数据帧。

Answer 1

将其保存为泡菜，以保留列表数据类型：

  Future<List<Property>> _doSearch () async{
    showDialog(
      context: context,
      barrierDismissible: false,
      builder: (BuildContext context){
        return MyProgressDialog("Please wait...");
      }
    );


    Response response = await get("https://www.example.com/services/?action=search");
    if(response.statusCode == 200){
      Navigator.pop(context);
      var jsonData = json.decode(response.body);
      var res = jsonData["results"];

      List<Property> results = [];
      for (var p in res){
        Property unit = Property(p["property_title"], p["property_image"]);
        results.add(unit);
      }
      print(results.length);
      return results;
    }else{
      Navigator.pop(context);
    }
  }

再次加载：

import pickle as pkl
df_list = [] # all your dataframes in a list
pkl.dump(df_list, open("your_pkl_file.pkl","wb"))

我认为这比将其另存为csv容易得多，只是您绝对需要将其存储为csv。然后，您必须分别保存每个df，以便在不同的文件中拥有一个干净的工作环境。