Šajā rakstā mēs uzzināsim, kā mēs varam eksportēt Pandas DataFrame uz CSV failu, izmantojot Pandas to_csv() metodi. Pēc noklusējuma metode to csv() eksportē DataFrame uz CSV failu ar rindas indeksu kā pirmo kolonnu un komatu kā atdalītāju.
noņemot pēdējo commit git
DataFrame izveide, lai eksportētu Pandas DataFrame uz CSV
Python3
# 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>)> print>(df)> |
>
>
Izvade:
name degree score 0 aparna MBA 90 1 pankaj BCA 40 2 sudhir M.Tech 80 3 Geeku MBA 98>
Eksportējiet CSV uz darba direktoriju
Šeit mēs vienkārši eksportējam Dataframe uz CSV failu, izmantojot df.to_csv().
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(>'file1.csv'>)> |
>
enum tostring java
>
Izvade:
CSV saglabāšana bez galvenes un rādītājs .
Šeit mēs saglabājam failu bez galvenes un bez indeksa numura.
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(>'file2.csv'>, header>=>False>, index>=>False>)> |
citādi ja bash
>
>
Izvade:
Saglabājiet CSV failu noteiktā vietā
Mēs varam arī saglabāt savu failu noteiktā vietā.
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(r>'C:UsersAdminDesktopfile3.csv'>)> |
vilks vs lapsa
>
>
Izvade:
Ierakstiet DataFrame CSV failā, izmantojot tabulēšanas atdalītāju
Mēs varam arī saglabāt savu failu ar kādu konkrētu atsevišķu, kā mēs vēlamies. i., .
Python3
import> pandas as pd> import> numpy as np> users>=> {>'Name'>: [>'Amit'>,>'Cody'>,>'Drew'>],> >'Age'>: [>20>,>21>,>25>]}> #create DataFrame> df>=> pd.DataFrame(users, columns>=>[>'Name'>,>'Age'>])> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(df)> print>(>'Data from Users.csv:'>)> df.to_csv(>'Users.csv'>, sep>=>' '>, index>=>False>,header>=>True>)> new_df>=> pd.read_csv(>'Users.csv'>)> print>(new_df)> |
jaukākais smaids pasaulē
>
>
Izvade:
Original DataFrame: Name Age 0 Amit 20 1 Cody 21 2 Drew 25 Data from Users.csv: Name Age 0 Amit 20 1 Cody 21 2 Drew 25>