Speichern eines Pandas-Datenrahmens als CSV
In diesem Artikel erfahren Sie, wie wir mithilfe der Pandas-Methode to_csv() einen Pandas-DataFrame in eine CSV-Datei exportieren können. Standardmäßig exportiert die to csv()-Methode DataFrame in eine CSV-Datei mit dem Zeilenindex als erster Spalte und einem Komma als Trennzeichen.
Erstellen eines DataFrame zum Exportieren von Pandas DataFrame in 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)> |
Ausgabe:
name degree score 0 aparna MBA 90 1 pankaj BCA 40 2 sudhir M.Tech 80 3 Geeku MBA 98
CSV in ein Arbeitsverzeichnis exportieren
Hier exportieren wir einfach einen Datenrahmen mit df.to_csv() in eine CSV-Datei.
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(> 'file1.csv'> )> |
Ausgabe:
CSV speichern ohne Kopfzeilen Und Index .
Hier speichern wir die Datei ohne Header und ohne Indexnummer.
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(> 'file2.csv'> , header> => False> , index> => False> )> |
Ausgabe:
Speichern Sie die CSV-Datei an einem angegebenen Speicherort
Wir können unsere Datei auch an einem bestimmten Ort speichern.
Python3
# saving the dataframe> df.to_csv(r> 'C:UsersAdminDesktopfile3.csv'> )> |
Ausgabe:
Schreiben Sie einen DataFrame mit Tabulatortrennzeichen in eine CSV-Datei
Wir können unsere Datei auch nach Belieben in einer bestimmten separaten Datei speichern. d.h. .
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)> |
Ausgabe:
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
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