數(shù)據(jù)范圍：您的出口到Python中CSV的基本指南

數(shù)據(jù)范圍是Python數(shù)據(jù)操作和分析的基石，尤其是在Pandas庫中。它們的多功能性擴展到輕鬆的數(shù)據(jù)導(dǎo)出，尤其是對廣泛使用的CSV（逗號分隔值）格式。本指南詳細介紹瞭如何無縫將大熊貓數(shù)據(jù)范圍導(dǎo)出到j(luò)upyter筆記本中的CSV文件，突出顯示了關(guān)鍵參數(shù)和最佳實踐。

目錄

• 將數(shù)據(jù)框?qū)С龅紺SV
  • 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框
  • 導(dǎo)出到CSV
• to_csv()函數(shù)參數(shù)
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• 結(jié)論
• 常見問題

將數(shù)據(jù)框?qū)С龅紺SV

步驟1：創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

Pandas提供了多種創(chuàng)建數(shù)據(jù)框的方法：

方法1：手動數(shù)據(jù)幀創(chuàng)建

導(dǎo)入大熊貓作為pd
數(shù)據(jù)= {
    “名稱”：[“愛麗絲”，“鮑勃”，“查理”]，，
    “年齡”：[25，30，35]，
    “城市”：[“紐約”，“洛杉磯”，“芝加哥”]
}
df_manual = pd.dataframe（數(shù)據(jù)）
打?。╠f_manual）

方法2：從外部來源導(dǎo)入

＃從CSV文件導(dǎo)入
df_csv = pd.read_csv（“ sample.csv”）
打?。ā?CSV的\ ndataframe：”）
打?。―F_CSV）

方法3：利用Scikit-Learn數(shù)據(jù)集

來自sklearn.datasets import load_iris
導(dǎo)入大熊貓作為pd

iris = load_iris（）
df_sklearn = pd.dataframe（data = iris.data，columns = iris.feature_names）
df_sklearn ['target'] = iris.target
打?。ā?iris數(shù)據(jù)集中的\ ndataframe：”）
打?。╠f_sklearn.head（））

步驟2：導(dǎo)出到CSV文件

to_csv()方法提供了對導(dǎo)出過程的顆粒狀控制：

1。保存到當前目錄

導(dǎo)入操作系統(tǒng)
print（os.getcwd（））#shows當前工作目錄

data = {“ name”：[“愛麗絲”，“鮑勃”]，“年齡”：[25，30]}
df = pd.dataframe（數(shù)據(jù)）
df.to_csv（“ output.csv”，index = false） 

2。保存到子目錄

導(dǎo)入操作系統(tǒng)
如果不是OS.PATH.EXISTS（“數(shù)據(jù)”）：
    OS.Makedirs（“數(shù)據(jù)”）
df.to_csv（“ data/output.csv”，index = false） 

3。保存到絕對路徑

df.to_csv（r“ c：\ users \ yasha \ videos \ demo2 \ output.csv”，index = false）#use raw string（r“”） 

to_csv()函數(shù)參數(shù)

讓我們探索to_csv()函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)：

• sep （默認'，'）：指定字段分離器（例如，';''，'\ t'）。
• na_rep （默認值“”）：替換缺失值（NAN）。
• columns ：選擇導(dǎo)出的特定列。
• header （默認為true）：包括列標題。可以設(shè)置為False或自定義列表。
• index （默認為true）：包括數(shù)據(jù)框索引。
• index_label ：為索引列提供自定義標籤。
• mode （默認的'w'）： “ w'for Write（oftrites），a”用於附加。
• encoding （默認系統(tǒng)默認）：指定編碼（例如'utf-8'）。
• date_format ：格式DateTime對象。
• compression ：啟用文件壓縮（例如，'gzip'，'zip'）。
• chunksize ：大型數(shù)據(jù)集的塊出口。

說明了幾個參數(shù)的示例在原始文本中顯示。

結(jié)論

to_csv()方法提供了一種全面而靈活的解決方案，用於將pandas dataframes導(dǎo)出到CSV文件。它的不同參數(shù)允許對輸出進行精確控制，從而確保兼容性和有效的數(shù)據(jù)管理。

常見問題

原始文本中的常見問題解答保留在此處。

以上是如何在Jupyter筆記本中將數(shù)據(jù)范圍導(dǎo)出到CSV？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！