Jupyter 노트북에서 데이터 프레임을 CSV로 내보내는 방법은 무엇입니까?

데이터 프레임 : Python에서 CSV로 내보내기위한 필수 안내서

데이터 프레임은 특히 Pandas 라이브러리 내에서 파이썬의 데이터 조작 및 분석의 초석입니다. 다목적 성은 쉽게 사용되는 데이터 내보내기, 특히 널리 사용되는 CSV (Comma-Separated values) 형식으로 확장됩니다. 이 안내서는 Jupyter Notebook 내의 CSV 파일로 Pandas 데이터 프레임을 원활하게 내보내는 방법을 자세히 설명하여 주요 매개 변수 및 모범 사례를 강조합니다.

목차

• 데이터 프레임을 CSV로 내 보냅니다
  • 데이터 프레임 생성
  • CSV로 수출
• to_csv() 함수 매개 변수
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• 결론
• 자주 묻는 질문

데이터 프레임을 CSV로 내 보냅니다

1 단계 : 데이터 프레임 생성

Pandas는 데이터 프레임을 만드는 여러 가지 방법을 제공합니다.

방법 1 : 수동 데이터 프레임 생성

 팬더를 PD로 가져옵니다
데이터 = {
    "이름": [ "Alice", "Bob", "Charlie"],
    "나이": [25, 30, 35],
    "City": [ "New York", "Los Angeles", "Chicago"]]]]
}
df_manual = pd.dataframe (데이터)
인쇄 (df_manual)

방법 2 : 외부 소스에서 가져 오기

 # CSV 파일에서 가져 오기
df_csv = pd.read_csv ( "sample.csv")
print ( "\ ndataframe from csv :")
인쇄 (DF_CSV)

방법 3 : Scikit-Learn 데이터 세트 사용

 sklearn.datasets import load_iris
팬더를 PD로 가져옵니다

iris = load_iris ()
df_sklearn = pd.dataframe (data = iris.data, columns = iris.feature_names)
df_sklearn [ 'target'] = iris.target
print ( "\ ndataframe from iris dataset :")
print (df_sklearn.head ())

2 단계 : CSV 파일로 내보내기

to_csv() 메소드는 내보내기 프로세스에 대한 세분화 제어를 제공합니다.

1. 현재 디렉토리에 저장

 OS 가져 오기
print (os.getcwd ()) ##shows 현재 작업 디렉토리

data = { "name": [ "Alice", "Bob"], "age": [25, 30]}
df = pd.dataframe (데이터)
df.to_csv ( "output.csv", index = false) 

2. 하위 디렉토리에 저장

 OS 가져 오기
os.path.exists ( "data")가 아닌 경우 :
    os.makedirs ( "데이터")
df.to_csv ( "data/output.csv", index = false) 

3. 절대 경로로 절약

 df.to_csv (r "c : \ users \ yasha \ videos \ demo2 \ output.csv", index = false) #Windows 경로의 경우 Raw String (R "") 

to_csv() 함수 매개 변수

to_csv() 함수의 주요 매개 변수를 살펴 보겠습니다.

• sep (default ',') : 필드 분리기 (예 : ';', '\ t')를 지정합니다.
• na_rep (default "") : 결 측값 (NAN)을 대체합니다.
• columns : 내보내기에 대한 특정 열을 선택합니다.
• header (기본 참) : 열 헤더가 포함되어 있습니다. False 또는 사용자 정의 목록으로 설정할 수 있습니다.
• index (기본 True) : DataFrame Index를 포함합니다.
• index_label : 인덱스 열에 대한 사용자 정의 레이블을 제공합니다.
• mode (기본 'W') : 'w'는 쓰기 (오버 글라이브), 'a', Append.
• encoding (기본 시스템 기본값) : 인코딩 (예 : 'UTF-8')을 지정합니다.
• date_format : 형식 DateTime 객체.
• compression : 파일 압축 (예 : 'gzip', 'zip')을 활성화합니다.
• chunksize : 대형 데이터 세트에 대한 청크 내보내기.

여러 매개 변수를 설명하는 예는 원본 텍스트에 표시됩니다.

결론

to_csv() 메소드는 PANDAS 데이터 프레임을 CSV 파일로 내보낼 수있는 포괄적이고 유연한 솔루션을 제공합니다. 다양한 매개 변수를 통해 출력을 정확하게 제어 할 수있어 호환성과 효율적인 데이터 관리를 보장합니다.

자주 묻는 질문

원래 텍스트의 FAQ는 여기에 보유됩니다.

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