将Pandas数据框架保存为CSV格式

在这篇文章中，我们将学习如何通过使用Pandas to_csv()方法将Pandas DataFrame导出到CSV文件中。默认情况下，to csv()方法将DataFrame导出为CSV文件，行索引为第一列，逗号为分隔符。

创建数据框架，将Pandas数据框架导出至CSV

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# list of name, degree, score
nme = ["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"]
deg = ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"]
scr = [90, 40, 80, 98]
 
# dictionary of lists
dict = {'name': nme, 'degree': deg, 'score': scr}
     
df = pd.DataFrame(dict)
 
print(df)

输出:

     name  degree  score
0  aparna     MBA     90
1  pankaj     BCA     40
2  sudhir  M.Tech     80
3   Geeku     MBA     98

将CSV导出到工作目录中

在这里，我们只需使用df.to_csv()将数据框架导出为CSV文件。

# saving the dataframe
df.to_csv('file1.csv')

输出:

保存没有headers和index的CSV。

在这里，我们保存的文件没有标题，也没有索引号。

# saving the dataframe
df.to_csv('file2.csv', header=False, index=False)

输出:

将CSV文件保存到一个指定的位置

我们也可以，将我们的文件保存在一些特定的位置。

# saving the dataframe
df.to_csv(r'C:\Users\Admin\Desktop\file3.csv')

输出:

使用制表符分离器将数据框架写入CSV文件

我们也可以根据自己的需要用一些特定的方式来保存我们的文件，例如，”\t” 。

import pandas as pd
import numpy as np
 
users = {'Name': ['Amit', 'Cody', 'Drew'],
    'Age': [20,21,25]}
 
#create DataFrame
df = pd.DataFrame(users, columns=['Name','Age'])
 
print("Original DataFrame:")
print(df)
print('Data from Users.csv:')
 
df.to_csv('Users.csv', sep='\t', index=False,header=True)
new_df = pd.read_csv('Users.csv')
 
print(new_df)

输出:

Original DataFrame:
   Name  Age
0  Amit   20
1  Cody   21
2  Drew   25
Data from Users.csv:
  Name\tAge
0  Amit\t20
1  Cody\t21
2  Drew\t25