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Python | Pandas series.to_CSV()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-to_csv/

熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。

Pandas **Series.to_csv()**函数将给定的序列对象写入逗号分隔值(csv)文件/格式。

语法: Series.to_csv(args，*kwargs)

参数: 路径 _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 : 缺失数据表示。 float_format : 浮点数的格式字符串。 列:要写入的列 标题:如果给定了字符串列表，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}。 引用:默认为 csv。QUOTE_MINIMAL。 quotechar : 长度为 1 的字符串。用于引用字段的字符。

返回:无或字符串

示例#1: 使用Series.to_csv()功能将给定的序列对象转换为 csv 格式。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])

# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe / Berlin') 

# set the index
sr.index = didx

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.to_csv()函数将给定的 Series 对象转换为逗号分隔的格式。

# convert to comma-separated
sr.to_csv()

输出:

正如我们在输出中看到的，Series.to_csv()函数已经将给定的 Series 对象转换为逗号分隔的格式。

示例 2: 使用Series.to_csv()功能将给定的序列对象转换为 csv 格式。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])

# Print the series
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.to_csv()函数将给定的 Series 对象转换为逗号分隔的格式。

# convert to comma-separated
sr.to_csv()

输出:

正如我们在输出中看到的那样，Series.to_csv()函数已经将给定的 Series 对象转换为逗号分隔的格式。

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