Как экспортировать Pandas DataFrame в CSV (с примером)
Вы можете использовать следующий синтаксис для экспорта кадра данных pandas в файл CSV:
df.to_csv (r' C:\Users\Bob\Desktop\my_data.csv', index= False ) Обратите внимание, что index=False указывает Python удалить столбец индекса при экспорте DataFrame. Не стесняйтесь отбрасывать этот аргумент, если вы хотите сохранить столбец индекса.
В следующем пошаговом примере показано, как использовать эту функцию на практике.
Шаг 1: Создайте фрейм данных Pandas
Во-первых, давайте создадим DataFrame pandas:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #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 Шаг 2: Экспортируйте DataFrame в файл CSV
Далее экспортируем DataFrame в файл CSV:
#export DataFrame to CSV file df.to_csv (r' C:\Users\Bob\Desktop\my_data.csv', index= False ) Шаг 3. Просмотрите CSV-файл
Наконец, мы можем перейти к месту, куда мы экспортировали CSV-файл, и просмотреть его:
points,assists,rebounds 25,5,11 12,7,8 15,7,10 14,9,6 19,12,6 23,9,5 Обратите внимание, что индексного столбца нет в файле, поскольку мы указали index=False .
Также обратите внимание, что заголовки находятся в файле, поскольку аргументом по умолчанию в функции to_csv() является headers=True .
Ради интереса, вот как выглядел бы CSV-файл, если бы мы не указали аргумент index=False :
,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 Подробное руководство по функции to_csv() см.в документации pandas .
Pandas — сохранить формат данных при записи в файл csv
Как указать формат ячейки при записи в файл csv
Ребята, не подскажите как указать формат ячейки при записи в файл csv? В коде выделил красным.
Как сохранить ведущие нули при записи в csv файл
Добрый день . Получаю данные , в частности поле код который идет с ведущими нулями ( 00124 0042.
Есть файл csv, из которого грузятся записи для wp. Как задать формат записи галерея?
Собственно: есть файл *.csv файл из которого грузятся записи для wp. как задать формат записи.
Определить типы данных CSV при загрузке в Pandas
Добрый день! Подскажите как правильно определить типы данных при загрузке из файла в формате CSV.
2580 / 1454 / 267
Регистрация: 18.01.2021
Сообщений: 2,820
Сообщение было отмечено VistaSV30 как решение
Решение
Ничего не понял.
Так годится?
t = pd.read_csv('d.csv', dtype ={'N1':'int','N2':'string','N3':'int', 'M1':'int', 'M2':'int', 'M3':'int'}) t.info()
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Выбор данных из csv в pandas
Всем доброго дня/вечера/ночи. Задача состоит в следующем — 1. С помощью Pandas сгенерировать.
Не работает вывод csv файл через pandas
В папке data основной паки PyCharmProject лежит файл mnist_train.csv При попытке запустить код .
Функции для записи данных в файл json и csv
Привет! Помогите, пожалуйста, написать решение этой задачи: Функция 2. Создает данные для записи.
Pandas, получение данных из файла csv
Приветствую всех программистов! Помогите решить данную задачу. Она простая, как 2+2, но я только.
Вывод данных pandas dataframe из csv в treeview
Здравствуйте, я чайник в Питоне и подавно в tkinter и pandas Хочу вывести все данные из csv.
Pandas Базовый №1. Создание DataFrame и запись в CSV
В этом уроке мы научимся вручную создавать объект DataFrame. Разберем 2 способа создания объекта DataFrame:
- Из словаря списка
- Из списка словарей
Также мы научимся записывать DataFrame в файл CSV.
Решение
Сначала нужно импортировать модули pandas и numpy.
# Импорт модулей import pandas as pd import numpy as npСоздадим DataFrame из словаря списков
Создадим списки, которые потом станут столбцами.
# Создадим списки, которые станут столбцами датафрейма name = ['Rocka Rolla', 'Sad Wings of Destiny', 'Sin After Sin', 'Stained Class', 'Killing Machine'] year = [1974, 1976, 1977, 1978, 1978]# Создадим словарь albums_dict =
Теперь из этого словаря можно создать датафрейм.
# Создаем DataFrame albums_df = pd.DataFrame(albums_dict)Индексация и как ее изменить
По умолчанию создается Range индекс.
# По умолчанию индексация - это диапазон чисел albums_df.indexМожно вручную изменить индекс.
# Можно задать пользовательскую индексацию albums_df.index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']Создание DataFrame из списка словарей
По умолчанию столбцы идут в алфавитном порядке. С помощью параметра columns можно указать порядок столбцов.
albums_df_2 = pd.DataFrame([, ], columns=['year', 'album'])Запишем результат в CSV
С помощью метода to_csv можно записать датафрейм в CSV файл.
Примененные функции
- pandas.DataFrame
- pandas.DataFrame.to_csv
Курс Pandas Базовый
| Номер урока | Урок | Описание |
|---|---|---|
| 1 | Pandas Базовый №1. Создание DataFrame и запись в CSV | Познакомимся с объектом DataFrame. Научимся его создавать двумя разными способами и научимся записывать его в файл. |
| 2 | Pandas Базовый №2. Создание DataFrame 2 | Изучим еще несколько способов создания объекта DataFrame. В этом уроке мы создадим DataFrame из массива numpy, Series, словаря Series. |
| 3 | Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV | Получить информацию о размере DataFrame, отбор строк и столбцов, индексация. |
| 4 | Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame | Операции со столбцами в Pandas. Переименование столбцов, добавление новых столбцов, изменить существующий столбец, удаление столбцов. |
| 5 | Pandas Базовый №5. Операции со строками | Объединение по вертикали методами append и concat, Создание строк вручную, Удаление строк методом drop, Фильтрация строк условием или срезом. |
| 6 | Pandas Базовый №6. Индексы | Зачем нужны индексы, Как задать индекс, Как пользоваться индексами. |
| 7 | Pandas Базовый №7. Категории | Что такое категориальные переменные. |
pandas.Series.to_csv#
Series. 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 = ‘infer’ , quoting = None , quotechar = ‘»‘ , lineterminator = None , chunksize = None , date_format = None , doublequote = True , escapechar = None , decimal = ‘.’ , errors = ‘strict’ , storage_options = None ) [source] #
Write object to a comma-separated values (csv) file.
Parameters : path_or_buf str, path object, file-like object, or None, default None
String, path object (implementing os.PathLike[str]), or file-like object implementing a write() function. If None, the result is returned as a string. If a non-binary file object is passed, it should be opened with newline=’’ , disabling universal newlines. If a binary file object is passed, mode might need to contain a ‘b’ .
Changed in version 1.2.0: Support for binary file objects was introduced.
sep str, default ‘,’
String of length 1. Field delimiter for the output file.
na_rep str, default ‘’
Missing data representation.
float_format str, Callable, default None
Format string for floating point numbers. If a Callable is given, it takes precedence over other numeric formatting parameters, like decimal.
columns sequence, optional
Columns to write.
header bool or list of str, default True
Write out the column names. If a list of strings is given it is assumed to be aliases for the column names.
index bool, default True
Write row names (index).
index_label str or sequence, or False, default None
Column label for index column(s) if desired. If None is given, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the object uses MultiIndex. If False do not print fields for index names. Use index_label=False for easier importing in R.
mode , default ‘w’
Forwarded to either open(mode=) or fsspec.open(mode=) to control the file opening. Typical values include:
- ‘w’, truncate the file first.
- ‘x’, exclusive creation, failing if the file already exists.
- ‘a’, append to the end of file if it exists.
A string representing the encoding to use in the output file, defaults to ‘utf-8’. encoding is not supported if path_or_buf is a non-binary file object.
compression str or dict, default ‘infer’
For on-the-fly compression of the output data. If ‘infer’ and ‘path_or_buf’ is path-like, then detect compression from the following extensions: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘.tar.gz’, ‘.tar.xz’ or ‘.tar.bz2’ (otherwise no compression). Set to None for no compression. Can also be a dict with key ‘method’ set to one of < 'zip' , 'gzip' , 'bz2' , 'zstd' , 'xz' , 'tar' >and other key-value pairs are forwarded to zipfile.ZipFile , gzip.GzipFile , bz2.BZ2File , zstandard.ZstdCompressor , lzma.LZMAFile or tarfile.TarFile , respectively. As an example, the following could be passed for faster compression and to create a reproducible gzip archive: compression= .
New in version 1.5.0: Added support for .tar files.
May be a dict with key ‘method’ as compression mode and other entries as additional compression options if compression mode is ‘zip’.
Passing compression options as keys in dict is supported for compression modes ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zstd’, and ‘zip’.
Changed in version 1.2.0: Compression is supported for binary file objects.
Changed in version 1.2.0: Previous versions forwarded dict entries for ‘gzip’ to gzip.open instead of gzip.GzipFile which prevented setting mtime .
quoting optional constant from csv module
Defaults to csv.QUOTE_MINIMAL. If you have set a float_format then floats are converted to strings and thus csv.QUOTE_NONNUMERIC will treat them as non-numeric.
quotechar str, default ‘»’
String of length 1. Character used to quote fields.
lineterminator str, optional
The newline character or character sequence to use in the output file. Defaults to os.linesep , which depends on the OS in which this method is called (’\n’ for linux, ‘\r\n’ for Windows, i.e.).
Changed in version 1.5.0: Previously was line_terminator, changed for consistency with read_csv and the standard library ‘csv’ module.
chunksize int or None
Rows to write at a time.
date_format str, default None
Format string for datetime objects.
doublequote bool, default True
Control quoting of quotechar inside a field.
escapechar str, default None
String of length 1. Character used to escape sep and quotechar when appropriate.
decimal str, default ‘.’
Character recognized as decimal separator. E.g. use ‘,’ for European data.
errors str, default ‘strict’
Specifies how encoding and decoding errors are to be handled. See the errors argument for open() for a full list of options.
storage_options dict, optional
Extra options that make sense for a particular storage connection, e.g. host, port, username, password, etc. For HTTP(S) URLs the key-value pairs are forwarded to urllib.request.Request as header options. For other URLs (e.g. starting with “s3://”, and “gcs://”) the key-value pairs are forwarded to fsspec.open . Please see fsspec and urllib for more details, and for more examples on storage options refer here.
New in version 1.2.0.
Returns : None or str
If path_or_buf is None, returns the resulting csv format as a string. Otherwise returns None.
Load a CSV file into a DataFrame.
Write DataFrame to an Excel file.
>>> df = pd.DataFrame('name': ['Raphael', 'Donatello'], . 'mask': ['red', 'purple'], . 'weapon': ['sai', 'bo staff']>) >>> df.to_csv(index=False) 'name,mask,weapon\nRaphael,red,sai\nDonatello,purple,bo staff\n'
Create ‘out.zip’ containing ‘out.csv’
>>> compression_opts = dict(method='zip', . archive_name='out.csv') >>> df.to_csv('out.zip', index=False, . compression=compression_opts)
To write a csv file to a new folder or nested folder you will first need to create it using either Pathlib or os:
>>> from pathlib import Path >>> filepath = Path('folder/subfolder/out.csv') >>> filepath.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) >>> df.to_csv(filepath)
>>> import os >>> os.makedirs('folder/subfolder', exist_ok=True) >>> df.to_csv('folder/subfolder/out.csv')