pandas
Zapisz ramkę danych pandy w pliku csv

apache-spark HTML matplotlib MySQL postgresql Python Language R Language Regular Expressions SQL Microsoft SQL Server
Szukaj…


Parametry

Parametr Opis
ścieżka_lub_buf ciąg lub uchwyt pliku, domyślnie Brak Ścieżka do pliku lub obiekt, jeśli podano Brak, wynik jest zwracany jako ciąg.
wrz znak, domyślny ”,„ Ogranicznik pola dla pliku wyjściowego.
na_rep string, default '' Brak reprezentacji danych
float_format ciąg, domyślnie Brak Formatuj ciąg dla liczb zmiennoprzecinkowych
kolumny sekwencja, opcjonalnie Kolumny do napisania
nagłówek wartość logiczna lub lista ciągów, domyślnie True Wypisz nazwy kolumn. Jeśli podana jest lista ciągów, zakłada się, że są to aliasy dla nazw kolumn
indeks wartość logiczna, domyślna prawda Zapisuj nazwy wierszy (indeks)
etykieta_indeksu łańcuch lub sekwencja lub False, domyślnie Brak Etykieta kolumny dla kolumn indeksowych, jeśli jest taka potrzeba. Jeśli podano None, a nagłówek i indeks mają wartość True, wówczas używane są nazwy indeksów. Sekwencja powinna zostać podana, jeśli DataFrame używa MultiIndex. Jeśli False, nie drukuj pól dla nazw indeksów. Użyj index_label = False, aby ułatwić importowanie w R.
nanRep Żadne nieaktualne, użyj na_rep
tryb str Tryb zapisu w Pythonie, domyślnie „w”
kodowanie ciąg, opcjonalny Ciąg reprezentujący kodowanie, które ma być użyte w pliku wyjściowym, domyślnie ustawiony jest na „ascii” w Pythonie 2 i „utf-8” w Pythonie 3.
kompresja ciąg, opcjonalnie ciąg reprezentujący kompresję do użycia w pliku wyjściowym, dozwolone wartości to „gzip”, „bz2”, „xz”, używane tylko wtedy, gdy pierwszy argument jest nazwą pliku
line_terminator string, default 'n' Znak nowej linii lub sekwencja znaków do zastosowania w pliku wyjściowym
cytowanie opcjonalna stała z domyślnego modułu csv do csv.QUOTE_MINIMAL
quechar ciąg (długość 1), domyślny znak „” używany do cytowania pól
cudzysłów boolean, domyślny cytat True Control cytecharu wewnątrz pola
escapechar łańcuch (długość 1), domyślnie Brak znaku używanego do zmiany sep i cudzysłowu, gdy jest to właściwe
chunksize int lub Brak wierszy do zapisania na raz
tupleize_cols boolean, domyślnie False zapisuje kolumny multi_index jako listę krotek (jeśli True) lub nowy (format rozszerzony) jeśli False)
format daty ciąg, domyślnie Brak Formatuj ciąg znaków dla obiektów datetime
dziesiętny ciąg, domyślnie „.” Znak rozpoznawany jako separator dziesiętny. Np. Użyj „,” dla danych europejskich

Utwórz losową ramkę danych i zapisz w .csv

Utwórz prostą ramkę danych. 

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

Teraz napisz do pliku CSV: 

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

Zawartość 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

Zauważ, że określamy index=False aby indeksy generowane automatycznie (wiersze # 0,1,2,3,4) nie były zawarte w pliku CSV. Dołącz go, jeśli potrzebujesz kolumny indeksu, tak jak: 

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

Zawartość 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

Pamiętaj też, że możesz usunąć nagłówek, jeśli nie jest potrzebny, gdy header=False . To jest najprostszy wynik: 

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

Zawartość 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

Separator można ustawić argumentem sep= , chociaż standardowym separatorem plików csv jest ',' .

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

Zapisz Pandas DataFrame z listy do nagrań w formacie csv bez indeksu i z kodowaniem danych

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')


Modified text is an extract of the original Stack Overflow Documentation
Licencjonowany na podstawie CC BY-SA 3.0
Nie związany z Stack Overflow