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将熊猫数据框保存为 CSV

原文:https://www.geesforgeks.org/saving-a-pandas-data frame-as-a-CSV/

熊猫是一个开源库，建立在 NumPy 库之上。它允许用户快速分析、数据清理和有效地准备数据。Pandas 速度快，对用户来说具有高性能和高生产率。

您使用的大多数数据集都称为数据帧。数据框是一个二维标记的数据结构，带有行和列的索引，其中每个单元格用于存储任何类型的值。基本上，数据帧是基于字典的 NumPy 数组。

让我们看看如何使用to_csv()方法将熊猫数据帧保存为 CSV 文件。

示例#1: 将 csv 保存到工作目录。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 

# list of name, degree, score
nme = ["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"]
deg = ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"]
scr = [90, 40, 80, 98]

# dictionary of lists 
dict = {'name': nme, 'degree': deg, 'score': scr} 

df = pd.DataFrame(dict)

# saving the dataframe
df.to_csv('file1.csv')

输出:

例 2: 保存 CSV 而不保存表头和索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 

# list of name, degree, score
nme = ["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"]
deg = ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"]
scr = [90, 40, 80, 98]

# dictionary of lists 
dict = {'name': nme, 'degree': deg, 'score': scr} 

df = pd.DataFrame(dict)

# saving the dataframe
df.to_csv('file2.csv', header=False, index=False)

输出:

示例#3: 将 csv 文件保存到指定位置。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 

# list of name, degree, score
nme = ["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"]
deg = ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"]
scr = [90, 40, 80, 98]

# dictionary of lists 
dict = {'name': nme, 'degree': deg, 'score': scr} 

df = pd.DataFrame(dict)

# saving the dataframe
df.to_csv(r'C:\Users\Admin\Desktop\file3.csv', index=False)

输出:

示例#4: 使用制表符分隔符将数据帧写入 CSV 文件。

import pandas as pd
import numpy as np
users = {'Name': ['Amit', 'Cody', 'Drew'],
     'Age': [20,21,25]}
df = pd.DataFrame(users, columns=['Name','Age'])#create DataFrame
print("Original DataFrame:")
print(df)
print('Data from Users.csv:')
df.to_csv('Users.csv', sep='\t', index=False,header=True)
new_df = pd.read_csv('Users.csv')
print(new_df)

输出:

Original DataFrame:
   Name  Age
0  Amit   20
1  Cody   21
2  Drew   25
Data from Users.csv:
  Name\tAge
0  Amit\t20
1  Cody\t21
2  Drew\t25
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