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详解pandas to_csv/pandas.DataFrame.to_csv()函数/pd.to_csv函数(将数据框写入CSV文件)函数使用方法(图文详解1)

Python Micheal 4周前 (04-24) 36次浏览 已收录 扫描二维码
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详解pandas to_csv/pandas.DataFrame.to_csv()函数/pd.to_csv函数(将数据框写入CSV文件)函数使用方法(图文详解1)

to_csv

详解pandas to_csv/pandas.DataFrame.to_csv()函数/pd.to_csv函数(将数据框写入CSV文件)函数使用方法(图文详解1)

详细介绍 Pandas 中的 to_csv() 函数及其使用方法。

  1. 函数作用:
    • to_csv() 函数用于将 Pandas 的 DataFrame 对象写入到 CSV 文件中。
    • 它提供了丰富的参数,可以控制 CSV 文件的各种格式和设置。
  2. 函数原理:
    • Pandas 的 DataFrame 对象本质上是一个二维表格数据结构。
    • to_csv() 函数将这个数据结构转换成 CSV 文件格式,也就是逗号分隔的文本文件。
    • 函数内部使用 Python 内置的 csv 模块来完成实际的写入操作。
  3. 使用方法:
    • df.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.', errors='strict')
    • path_or_buf: 写入 CSV 文件的路径,或者是文件对象
    • sep: 列分隔符,默认为逗号 ,
    • na_rep: 用于替换缺失值的字符串
    • float_format: 浮点数的格式化字符串
    • columns: 要写入的列名列表
    • header: 是否写入列名
    • index: 是否写入行索引
    • index_label: 行索引的列名
  4. 示例代码:
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 写入 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 指定列名和索引
df.to_csv('output_with_index.csv', index=True, index_label='ID')

# 指定分隔符和缺失值表示
df.to_csv('output_custom.csv', sep='\t', na_rep='N/A')

# 写入到文件对象
with open('output_file.csv', 'w') as f:
    df.to_csv(f, index=False)

# 压缩输出为 gzip 格式
df.to_csv('output.csv.gz', compression='gzip')

通过上述代码示例,您可以看到 to_csv() 函数提供了丰富的参数,可以满足各种 CSV 文件输出需求。它支持自定义分隔符、缺失值表示、浮点数格式化等功能,同时还能输出到文件对象或者直接写入压缩文件。

总的来说,to_csv() 函数是 Pandas 中非常实用的数据导出工具,在数据分析、机器学习等场景下都有广泛应用。

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