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使用变量作为文件名将pandas df写入文件

可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经导入了pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个pandas DataFrame对象,假设为df。
  2. 定义一个变量作为文件名,例如filename。
  3. 使用pandas的to_csv方法将DataFrame写入文件:
代码语言:txt
复制
df.to_csv(filename, index=False)

其中,index=False表示不将索引写入文件。

  1. 如果需要将DataFrame写入其他格式的文件,可以使用类似的方法,只需将to_csv方法替换为to_excel、to_json等。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义文件名变量
filename = 'output.csv'

# 将DataFrame写入文件
df.to_csv(filename, index=False)

这样,DataFrame就会被写入名为output.csv的文件中。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的技术实现和推荐产品可能因实际需求和环境而异。

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闲了的时候还是要学一点金融知识,先不说金融懂多少,但是通过金融的目的来编程其实也还行。总之美好的一天不要浑浑噩噩的度过。我觉得都是值得回忆的美好岁月。我们都知道股票市场有很多交易数据,有人亏损有人盈利。但是赚的人肯定是赚了很久了。赔的人也许会一直亏,但也可能厚积薄发。作为一只初来乍到的程序员,咋没有那种科班背景,所以很多时候唯一能派上用场的的好好学习。那么最基础的肯定需要知道基本知识吧,因为我本人是一只目的和好奇心驱动的猿,所以让我系统的学习某个专业会让我很难接受,主要是学过之后不一定能够形成系统的认知能力。可能效果总比我这样凭感觉的好的多的多。后期再看情况,先不扯这些话题。今天的目标就是记录一下我是如何获取股票数据的。没错我用的是开源的组件,没有写爬虫。因为股票数据是有专业的组织开放的api,里边比较好的是tushare和baostack。然后之前使用tushare还好,还是自从他们升级之后就需要积分了,然后发现自己的积分不够。所以我采用了baostack,但是baostack的问题是“数据不全”。其实也不是数据不全,而是获取全部股票信息的时候返回的数据总是隔三差五。让我对此产生了怀疑。纠结之下发现tushare能够获取全部股票列表,然后我把之前baostack中没有返回的股票代码作为参数调baostack其实也是能返回数据的。那么就是baostack的rs=bs.query_stock_basic()接口的问题?反正已经呵呵哒了,所以我最终采用的策略是使用tushare获取上证和深证的股票,然后调用baostack获取股票的历史交易数据并保存到文件中。

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