數據范圍:您的出口到Python中CSV的基本指南
數據范圍是Python數據操作和分析的基石,尤其是在Pandas庫中。它們的多功能性擴展到輕鬆的數據導出,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據范圍導出到jupyter筆記本中的CSV文件,突出顯示了關鍵參數和最佳實踐。
目錄
to_csv()
函數參數sep
na_rep
columns
header
index
index_label
mode
encoding
date_format
compression
chunksize
將數據框導出到CSV
步驟1:創建數據框
Pandas提供了多種創建數據框的方法:
方法1:手動數據幀創建
導入大熊貓作為pd 數據= { “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(數據) 打印(df_manual)
方法2:從外部來源導入
#從CSV文件導入 df_csv = pd.read_csv(“ sample.csv”) 打印(“ CSV的\ ndataframe:”) 打印(DF_CSV)
方法3:利用Scikit-Learn數據集
來自sklearn.datasets import load_iris 導入大熊貓作為pd iris = load_iris() df_sklearn = pd.dataframe(data = iris.data,columns = iris.feature_names) df_sklearn ['target'] = iris.target 打印(“ iris數據集中的\ ndataframe:”) 打印(df_sklearn.head())
步驟2:導出到CSV文件
to_csv()
方法提供了對導出過程的顆粒狀控制:
1。保存到當前目錄
導入操作系統 print(os.getcwd())#shows當前工作目錄 data = {“ name”:[“愛麗絲”,“鮑勃”],“年齡”:[25,30]} df = pd.dataframe(數據) df.to_csv(“ output.csv”,index = false)
2。保存到子目錄
導入操作系統 如果不是OS.PATH.EXISTS(“數據”): OS.Makedirs(“數據”) 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()
函數參數
讓我們探索to_csv()
函數的關鍵參數:
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
:選擇導出的特定列。header
(默認為true):包括列標題。可以設置為False
或自定義列表。index
(默認為true):包括數據框索引。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
:大型數據集的塊出口。說明了幾個參數的示例在原始文本中顯示。
結論
to_csv()
方法提供了一種全面而靈活的解決方案,用於將pandas dataframes導出到CSV文件。它的不同參數允許對輸出進行精確控制,從而確保兼容性和有效的數據管理。
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筆記本中將數據范圍導出到CSV?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!