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如何在Jupyter筆記本中將數據范圍導出到CSV?

Christopher Nolan
Christopher Nolan原創
2025-03-16 09:32:15913瀏覽

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。

如何在Jupyter筆記本中將數據范圍導出到CSV?

目錄

  • 將數據框導出到CSV
    • 創建一個數據框
    • 導出到CSV
  • to_csv()函數參數
    • sep
    • na_rep
    • columns
    • header
    • index
    • index_label
    • mode
    • encoding
    • date_format
    • compression
    • chunksize
  • 結論
  • 常見問題

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) 

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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) 

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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“”) 

如何在Jupyter筆記本中將數據范圍導出到CSV?

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。

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