Pandas DataFrames tạo cấu trúc dữ liệu excel với các trục được gắn nhãn [hàng và cột]. Để xác định một DataFrame, bạn cần ít nhất các hàng dữ liệu và tên cột [tiêu đề]
Đây là một ví dụ về DataFrame của gấu trúc
Pandas DataFrame là Dữ liệu giống như Excel
Mã để tạo DataFrame
Xuất DataFrame thành tệp CSVPandas DataFrame Hàm
df.to_csv['file_name.csv', index=False]4 xuất DataFrame sang định dạng CSV. Nếu đối số tệp được cung cấp, đầu ra sẽ là tệp CSV. Mặt khác, giá trị trả về là định dạng CSV như chuỗiDưới đây là một số tùy chọn
đường dẫn_or_buf. Đường dẫn chuỗi đến tệp hoặc StringIO
dt.to_csv['file_name.csv’] # relative position
dt.to_csv['C:/Users/abc/Desktop/file_name.csv']tháng chín. Chỉ định dấu phân cách tùy chỉnh cho đầu ra CSV, mặc định là dấu phẩy
dt.to_csv['file_name.csv',sep='\t'] # Use Tab to seperate datana_rep. Một chuỗi đại diện của một giá trị bị thiếu như NaN. Giá trị mặc định là ‘’
dt.to_csv['file_name.csv',na_rep='Unkown'] # missing value save as Unknownfloat_format. Định dạng chuỗi cho số dấu phẩy động
dt.to_csv['file_name.csv',float_format='%.2f'] # rounded to two decimalstiêu đề. Có xuất tên cột hay không. Giá trị mặc định là true
dt.to_csv['file_name.csv',header=False]cột. Các cột để viết. Giá trị mặc định là Không có và mọi cột sẽ xuất sang định dạng CSV. Nếu được đặt, chỉ các cột sẽ được xuất
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách chúng ta có thể xuất Khung dữ liệu Pandas sang tệp CSV bằng cách sử dụng phương thức Pandas to_csv[]. Theo mặc định, phương thức to csv[] xuất DataFrame sang tệp CSV với chỉ mục hàng là cột đầu tiên và dấu phẩy làm dấu phân cách.
Tạo DataFrame để xuất Pandas DataFrame sang CSV
Python3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# list of name, degree, score
nme= ["aparna"
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\t250
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\t251
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\t250
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\t253
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\t250
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\t255
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\t256
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\t257
= [# importing pandas as pd0Original 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\t250
# importing pandas as pd2Original 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\t250
# importing pandas as pd4Original 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\t250
# importing pandas as pd0Original 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\t256
# importing pandas as pd8= [___import1
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\t250
import3Original 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\t250
import5Original 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\t250
import7Original 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\t256
import9
pandas as pd0 = pandas as pd2pandas as pd3_______41_______4pandas as pd5pandas as pd6pandas as pd7pandas as pd8
pandas as pd9
# list of name, degree, score0_______44_______ # list of name, degree, score2pandas as pd0# list of name, degree, score4
# list of name, degree, score5# list of name, degree, score6
đầu ra
name degree score 0 aparna MBA 90 1 pankaj BCA 40 2 sudhir M.Tech 80 3 Geeku MBA 98
Xuất CSV sang một thư mục làm việc
Ở đây, chúng tôi chỉ cần xuất Khung dữ liệu sang tệp CSV bằng df. to_csv[]
Python3
# list of name, degree, score7
# list of name, degree, score8# list of name, degree, score9# list of name, degree, score4
đầu ra
Lưu CSV không có tiêu đề và chỉ mục.
Ở đây, chúng tôi đang lưu tệp không có tiêu đề và không có số chỉ mục
Python3
# list of name, degree, score7
# list of name, degree, score8nme3nme4=nme6nme7=43_______6# list of name, degree, score4
đầu ra
Lưu tệp CSV vào một vị trí được chỉ định
Chúng tôi cũng có thể, lưu tệp của chúng tôi tại một số vị trí cụ thể
Python3
# list of name, degree, score7
=2=3# list of name, degree, score4
đầu ra
Viết DataFrame vào tệp CSV bằng dấu tách tab
Chúng tôi cũng có thể lưu tệp của mình với một số riêng biệt cụ thể như chúng tôi muốn. tôi. e, “\t”
Python3
import pandas as pd
import =8
=9= pandas as pd2[2[3[4
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\t250
[6Original 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\t250
[8[9pandas as pd9_______46_______1[3"aparna"3
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\t250
"aparna"5Original 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\t250
"aparna"7"aparna"8
"aparna"9
# list of name, degree, score0_______44_______
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\t2502
=[45_______2Original 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\t250
"aparna"1Original 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\t2508
# list of name, degree, score5
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\t2510
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\t2511
# list of name, degree, score4# list of name, degree, score5# list of name, degree, score6
# list of name, degree, score5
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\t2510
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\t2517
# list of name, degree, score4
# list of name, degree, score8
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\t2520
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\t2521
=___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\t2523_______43_______7
=43_______6Original 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\t2527
=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\t2529
# list of name, degree, score4