Python経由でGoogle SpreadSheetにデータをプッシュする最速の方法

Question

私のサーバーにあるcsvファイルから1.18 MBまたは約10,000行のデータをGoogle Table for Tableauにプッシュして読む必要があります。

データがGoogle DFPからcsvドキュメントに入っています。私はgspreadライブラリを使用して、以前はcsvデータでGoogleシートを更新してきましたが、10,000レコードではレコードごとに30秒間のポストを行いましたが、この方法は有効ではありません。

gspreadライブラリを使用するよりも、csv/txtファイルの内容をGoogleスプレッドシートに簡単にコピーできますか？好ましくはPythonで。

更新： 私はこの方法でセルを一括更新しようとしています。

raw_dfp = pd.read_csv('live_dfp_UTF.csv', error_bad_lines=False) 
sample5 = raw_dfp.iloc[:3, :] 
rows, col = sample5.shape 

doc.resize(1, 7) 
doc.clear() 
doc.resize(rows + 1, col) 

column_names = ['', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K'] 

cell_range = 'A1:' + column_names[col] + str(rows) 

cells = doc.range(cell_range) 

# To use this next line?? 
# flattened_data = np.flatten(sample5) 

for x in range(rows): 
    cells[x].value = sample5[x].decode('utf-8') 

doc.update_cells(cells) 

Answer 1

は、なぜあなたはパンダのデータフレームにcsvファイルからすべてのデータをロードして、全体としてのスプレッドシートをGoogleにプッシュしないのですか？

このライブラリは役に立つかもしれ：https://github.com/maybelinot/df2gspread

Answer 2

あなたはそれがV3よりも高速であるAPI v4のを使用していますpygsheets試みることができます。 pandasデータフレームからデータをプッシュすることもサポートしています。

Answer 3

私は、Pythonのパンダとその逆にGoogleスプレッドシートを転送するための最良の方法はdf2gspreadを使用することによる、Shivamに同意： http://df2gspread.readthedocs.io/en/latest/overview.html#usage1

それが何をセットアップするために10分かかり、コードのわずか3行トリック：

from df2gspread import gspread2df as g2d 
df = g2d.download(gfile="your_spreadsheet_ID", col_names=True, row_names=True) 

ご質問がありましたら、お気軽にお問い合わせください。