pandas
Salva pandas dataframe in un file csv

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Parametri

Parametro Descrizione
path_or_buf stringa o file handle, default None Percorso file o oggetto, se viene fornito Nessuno, il risultato viene restituito come stringa.
settembre carattere, default ',' Delimitatore di campo per il file di output.
na_rep string, default '' Rappresentazione di dati mancanti
float_format string, default Nessuno Stringa di formato per numeri in virgola mobile
colonne sequenza, Colonne facoltative da scrivere
intestazione booleano o elenco di stringhe, i nomi di colonna True Write out predefiniti. Se viene fornito un elenco di stringhe, si presume che siano alias per i nomi delle colonne
indice booleano, nomi di riga True Write di default (indice)
index_label stringa o sequenza o False, impostazione predefinita Nessuna etichetta di colonna per le colonne indice, se necessario. Se viene dato None e l'intestazione e l'indice sono True, vengono utilizzati i nomi dell'indice. Una sequenza dovrebbe essere data se il DataFrame utilizza MultiIndex. Se False non stampa i campi per i nomi di indice. Usa index_label = False per facilitare l'importazione in R
nanRep Nessuno deprecato, utilizzare na_rep
modalità str Modalità di scrittura Python, default 'w'
codifica string, facoltativo Una stringa che rappresenta la codifica da utilizzare nel file di output, imposta come default 'ascii' su Python 2 e 'utf-8' su Python 3.
compressione string, facoltativo una stringa che rappresenta la compressione da utilizzare nel file di output, i valori consentiti sono 'gzip', 'bz2', 'xz', usati solo quando il primo argomento è un nome file
line_terminator string, default 'n' Il carattere di nuova riga o sequenza di caratteri da utilizzare nel file di output
citando costante facoltativa dal modulo csv predefinito a csv.QUOTE_MINIMAL
quotechar stringa (lunghezza 1), carattere "" "predefinito usato per quotare i campi
doublequote booleano, quotazione True Control predefinita di quotechar all'interno di un campo
EscapeChar stringa (lunghezza 1), default Nessun carattere usato per uscire sep e quotechar quando appropriato
chunksize int o Nessuna riga da scrivere alla volta
tupleize_cols boolean, default False scrive colonne multi_index come un elenco di tuple (se True) o nuovo (formato espanso) se False)
formato data string, default Nessuno Stringa di formato per oggetti datetime
decimale string, default '.' Carattere riconosciuto come separatore decimale. Ad esempio, usa "," per i dati europei

Crea un DataFrame casuale e scrivi in ​​.csv

Crea un semplice DataFrame. 

import numpy as np
import pandas as pd

# Set the seed so that the numbers can be reproduced.
np.random.seed(0)  

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))

# Another way to set column names is "columns=['column_1_name','column_2_name','column_3_name']"

df

      A         B         C
0  1.764052  0.400157  0.978738
1  2.240893  1.867558 -0.977278
2  0.950088 -0.151357 -0.103219
3  0.410599  0.144044  1.454274
4  0.761038  0.121675  0.443863

Adesso scrivi in ​​un file CSV: 

df.to_csv('example.csv', index=False)

Contenuto di example.csv: 

A,B,C
1.76405234597,0.400157208367,0.978737984106
2.2408931992,1.86755799015,-0.977277879876
0.950088417526,-0.151357208298,-0.103218851794
0.410598501938,0.144043571161,1.45427350696
0.761037725147,0.121675016493,0.443863232745

Si noti che specifichiamo index=False modo che gli indici generati automaticamente (riga #s 0,1,2,3,4) non siano inclusi nel file CSV. Includilo se hai bisogno della colonna indice, in questo modo: 

df.to_csv('example.csv', index=True)  # Or just leave off the index param; default is True

Contenuto di example.csv: 

,A,B,C
0,1.76405234597,0.400157208367,0.978737984106
1,2.2408931992,1.86755799015,-0.977277879876
2,0.950088417526,-0.151357208298,-0.103218851794
3,0.410598501938,0.144043571161,1.45427350696
4,0.761037725147,0.121675016493,0.443863232745

Si noti inoltre che è possibile rimuovere l'intestazione se non è necessaria con header=False . Questo è l'output più semplice: 

df.to_csv('example.csv', index=False, header=False)

Contenuto di example.csv: 

1.76405234597,0.400157208367,0.978737984106
2.2408931992,1.86755799015,-0.977277879876
0.950088417526,-0.151357208298,-0.103218851794
0.410598501938,0.144043571161,1.45427350696
0.761037725147,0.121675016493,0.443863232745

Il delimitatore può essere impostato da sep= argomento, sebbene il separatore standard per i file csv sia ',' .

df.to_csv('example.csv', index=False, header=False, sep='\t') 

1.76405234597    0.400157208367    0.978737984106
2.2408931992    1.86755799015    -0.977277879876
0.950088417526    -0.151357208298    -0.103218851794
0.410598501938    0.144043571161    1.45427350696
0.761037725147    0.121675016493    0.443863232745

Salva Pandas DataFrame da elenco a dicts a csv senza indice e con codifica dei dati

import pandas as pd
data = [
    {'name': 'Daniel', 'country': 'Uganda'},
    {'name': 'Yao', 'country': 'China'},
    {'name': 'James', 'country': 'Colombia'},
]
df = pd.DataFrame(data)
filename = 'people.csv'
df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')


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