jupyterノートブックのCSVにデータフレームをエクスポートする方法は？

DataFrames：PythonでCSVにエクスポートするための本質的なガイド

データフレームは、Python、特にPandas Library内のデータ操作と分析の基礎です。それらの汎用性は、特に広く使用されているCSV（Commaseparated Value）形式、特に簡単なデータエクスポートにまで及びます。このガイドは、Jupyterノートブック内のCSVファイルにPandas DataFramesをシームレスにエクスポートする方法を詳しく説明し、重要なパラメーターとベストプラクティスを強調します。

目次

• データフレームをCSVにエクスポートします
  • データフレームの作成
  • CSVへのエクスポート
• to_csv()関数パラメーター
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• 結論
• よくある質問

データフレームをCSVにエクスポートします

ステップ1：データフレームの作成

Pandasは、データフレームを作成するための複数の方法を提供しています。

方法1：手動データフレーム作成

PDとしてパンダをインポートします
data = {
    「名前」：[「アリス」、「ボブ」、「チャーリー」]、
    「年齢」：[25、30、35]、
    「都市」：[「ニューヨーク」、「ロサンゼルス」、「シカゴ」]
}
df_manual = pd.dataframe（data）
印刷（df_manual）

方法2：外部ソースからのインポート

＃CSVファイルからのインポート
df_csv = pd.read_csv（ "sample.csv"）
print（ "\ ndataframe from csv："）
印刷（df_csv）

方法3：SCIKIT-LEARNデータセットを利用します

sklearn.datasetsからload_irisをインポートします
PDとしてパンダをインポートします

iris = load_iris（）
df_sklearn = pd.dataframe（data = iris.data、columns = iris.feature_names）
df_sklearn ['ターゲット'] = iris.target
print（ "\ ndataframe from iris dataset："）
print（df_sklearn.head（））

ステップ2：CSVファイルへのエクスポート

to_csv()メソッドは、エクスポートプロセスをきめぶき制御します。

1。現在のディレクトリへの保存

OSをインポートします
print（os.getcwd（））#shows現在の作業ディレクトリ

data = {"name"：["alice"、 "bob"]、 "age"：[25、30]}
df = pd.dataframe（data）
df.to_csv（ "output.csv"、index = false） 

2。サブディレクトリへの保存

OSをインポートします
os.path.exists（ "data"）ではない場合：
    os.makedirs（ "data"）
df.to_csv（ "data/output.csv"、index = false） 

3。絶対的なパスへの保存

df.to_csv（r "c：\ users \ yasha \ videos \ demo2 \ output.csv"、index = false）#use raw string（r ""）for windows paths 

to_csv()関数パラメーター

to_csv()関数の重要なパラメーターを調べてみましょう。

• sep （デフォルト '、'）：フィールドセパレーター（eg、 ';'、 '\ t'）を指定します。
• na_rep （デフォルト ""）：欠損値（NAN）を置き換えます。
• columns ：エクスポート用の特定の列を選択します。
• header （デフォルトTrue）：列ヘッダーが含まれています。 Falseまたはカスタムリストに設定できます。
• index （デフォルト真）： DataFrame Indexが含まれます。
• index_label ：インデックス列のカスタムラベルを提供します。
• mode （デフォルト 'w'）：書き込み用（上書き）、 'a' for append。
• encoding （デフォルトシステムデフォルト）：エンコード（例： 'utf-8'）を指定します。
• date_format ： DateTimeオブジェクトをフォーマットします。
• compression ：ファイル圧縮を有効にします（例： 'gzip'、 'zip'）。
• chunksize ：大きなデータセットのためにチャンクでエクスポートします。

いくつかのパラメーターを示す例は、元のテキストに示されています。

結論

to_csv()メソッドは、PANDASデータフレームをCSVファイルにエクスポートするための包括的な柔軟なソリューションを提供します。その多様なパラメーターにより、出力を正確に制御し、互換性と効率的なデータ管理を確保できます。

よくある質問

元のテキストのFAQはここで保持されます。

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