Jak wyeksportować ramkę danych pandas do pliku csv (z przykładem)

Aby wyeksportować ramkę danych pandy do pliku CSV, możesz użyć następującej składni:

 df. to_csv (r' C:\Users\Bob\Desktop\my_data.csv ', index= False )

Zauważ, że indeks=False mówi Pythonowi, aby usunął kolumnę indeksu podczas eksportowania ramki DataFrame. Jeśli chcesz zachować kolumnę indeksu, możesz usunąć ten argument.

Poniższy przykład krok po kroku pokazuje, jak w praktyce wykorzystać tę funkcję.

Krok 1: Utwórz ramkę danych Pandas

Najpierw utwórzmy ramkę danych pandy:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5

Krok 2: Eksportuj ramkę danych do pliku CSV

Następnie wyeksportujmy DataFrame do pliku CSV:

 #export DataFrame to CSV file
df. to_csv (r' C:\Users\Bob\Desktop\my_data.csv ', index= False )

Krok 3: Wyświetl plik CSV

Wreszcie możemy przejść do lokalizacji, do której wyeksportowaliśmy plik CSV i wyświetlić go:

 points, assists, rebounds
25.5.11
12,7,8
15,7,10
14.9.6
19,12,6
23.9.5

Zauważ, że kolumny indeksu nie ma w pliku, ponieważ określiliśmy indeks=False .

Należy również pamiętać, że nagłówki znajdują się w pliku, ponieważ domyślnym argumentem funkcji to_csv() jest headers=True .

Dla zabawy oto, jak wyglądałby plik CSV, gdybyśmy pominęli argument indeks=Fałsz :

 ,points, assists, rebounds
0.25.5.11
1,12,7,8
2,15,7,10
3,14,9,6
4,19,12,6
5,23,9,5

Szczegółowy przewodnik po funkcji to_csv() można znaleźć w dokumentacji pand .

Dodatkowe zasoby

Jak czytać pliki CSV za pomocą Pand
Jak czytać pliki Excel za pomocą Pand
Jak wyeksportować ramkę danych Pandas do programu Excel
Jak wyeksportować tablicę NumPy do pliku CSV