跳转至

如何将熊猫数据帧导出到 CSV 文件?

原文:https://www.geesforgeks.org/how-export-pandas-data frame-to-a-CSV-file/

让我们看看如何将熊猫数据帧导出到 CSV 文件。我们将使用[to_csv()](https://www.geeksforgeeks.org/saving-a-pandas-dataframe-as-a-csv/)功能将数据帧保存为 CSV 文件。

DataFrame.to_csv()

语法:到 _csv(参数) 参数:

  • path_or_buf : 文件路径或对象,如果未提供,结果将作为字符串返回。
  • sep : 长度为 1 的字符串。输出文件的字段分隔符。
  • na_rep : 缺少数据表示。
  • float_format : 浮点数的格式字符串。
  • 列:要写的列。
  • 标题:如果给出了字符串列表,则假定它是列名的别名。
  • 索引:写行名(索引)。
  • 索引标签:索引列的列标签(如果需要)。如果没有给定,并且头和索引为真,则使用索引名。
  • 模式: Python 写模式,默认‘w’。
  • 编码:表示输出文件中使用的编码的字符串。
  • 压缩:以下可能值中的压缩模式:{ ' infer ',' gzip ',' bz2 ',' zip ',' xz ',None}。
  • 报价:默认为 csv。QUOTE_MINIMAL。
  • quotechar : 长度为 1 的字符串。用于引用字段的字符。
  • line_terminator : 要在输出文件中使用的换行符或字符序列。
  • chunksize : 一次写入的行数。
  • date_format : 日期时间对象的格式字符串。
  • 双引号:控制字段内引号的引用。
  • 擒纵符:长度为 1 的字符串。用于在适当的时候转义 sep 和 quotechar 的字符。
  • 小数:识别为小数分隔符的字符。例如,欧洲数据使用','。

返回:无或字符串

Example 1 :

# importing the module
import pandas as pd

# creating the DataFrame
my_df = {'Name': ['Rutuja', 'Anuja'], 
         'ID': [1, 2], 
         'Age': [20, 19]}
df = pd.DataFrame(my_df)

# displaying the DataFrame
print('DataFrame:\n', df)

# saving the DataFrame as a CSV file
gfg_csv_data = df.to_csv('GfG.csv', index = True)
print('\nCSV String:\n', gfg_csv_data)

输出: 执行代码前:

执行代码后: 我们可以清楚地看到。csv 文件已创建。

此外,上述代码的输出包括索引,如下所示。

示例 2 : 转换为没有索引的 CSV 文件。如果我们不希望包括索引,那么在index 参数中分配值False

# importing the module
import pandas as pd

# creating the DataFrame
my_df = {'Name': ['Rutuja', 'Anuja'], 
         'ID': [1, 2], 
         'Age': [20, 19]}
df = pd.DataFrame(my_df)

# displaying the DataFrame
print('DataFrame:\n', df)

# saving the DataFrame as a CSV file
gfg_csv_data = df.to_csv('GfG.csv', index = False)
print('\nCSV String:\n', gfg_csv_data)

输出:

示例 3 : 转换为没有行标题的 CSV 文件。如果我们不想包含标题,那么在header参数中分配值False

# importing the module
import pandas as pd

# creating the DataFrame
my_df = {'Name': ['Rutuja', 'Anuja'], 
         'ID': [1, 2], 
         'Age': [20, 19]}
df = pd.DataFrame(my_df)

# displaying the DataFrame
print('DataFrame:\n', df)

# saving the DataFrame as a CSV file
gfg_csv_data = df.to_csv('GfG.csv', header = False)
print('\nCSV String:\n', gfg_csv_data)

输出:



回到顶部