Bagaimana cara mengeksport data data ke CSV dalam buku nota jupyter?

DataFrames: Panduan penting anda untuk mengeksport ke CSV di Python

DataFrames adalah asas manipulasi data dan analisis di Python, terutamanya dalam perpustakaan Pandas. Fleksibiliti mereka meliputi eksport data yang mudah, terutamanya kepada format CSV (nilai yang dipisahkan koma) secara meluas. Panduan ini memperincikan bagaimana untuk mengeksport data Pandas dengan lancar ke fail CSV dalam buku nota Jupyter, menonjolkan parameter utama dan amalan terbaik.

Jadual Kandungan

• Mengeksport DataFrame ke CSV
  • Membuat DataFrame
  • Mengeksport ke CSV
• to_csv() parameter fungsi
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Mengeksport DataFrame ke CSV

Langkah 1: Membuat DataFrame Anda

Pandas menawarkan pelbagai cara untuk membuat dataFrame:

Kaedah 1: Penciptaan Data -Data Manual

 Import Pandas sebagai PD
data = {
    "Nama": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Umur": [25, 30, 35],
    "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"]
}
df_manual = pd.dataFrame (data)
Cetak (df_manual)

Kaedah 2: Mengimport dari sumber luaran

 # Mengimport dari fail CSV
df_csv = pd.read_csv ("sample.csv")
Cetak ("\ ndataFrame dari CSV:")
cetak (df_csv)

Kaedah 3: Menggunakan dataset Scikit-learn

 dari sklearn.datasets import load_iris
Import Pandas sebagai PD

iris = load_iris ()
df_sklearn = pd.dataFrame (data = iris.data, lajur = iris.feature_names)
df_sklearn ['sasaran'] = iris.target
Cetak ("\ ndataFrame dari dataset iris:")
cetak (df_sklearn.head ())

Langkah 2: Mengeksport ke fail CSV

Kaedah to_csv() menyediakan kawalan berbutir ke atas proses eksport:

1. Menyimpan ke direktori semasa

 Import OS
cetak (os.getcwd ()) #Shows Direktori Kerja Semasa

data = {"nama": ["Alice", "bob"], "umur": [25, 30]}
df = pd.dataFrame (data)
df.to_csv ("output.csv", index = false) 

2. Penjimatan ke subdirektori

 Import OS
Jika tidak os.path.exists ("data"):
    os.makedirs ("data")
df.to_csv ("data/output.csv", index = false) 

3. Penjimatan ke jalan mutlak

 df.to_csv (r "c: \ users \ yasha \ videos \ demo2 \ output.csv", index = false) #use raw rentetan (r "") untuk laluan windows 

to_csv() parameter fungsi

Mari kita meneroka parameter utama fungsi to_csv() :

• sep (lalai ','): Menentukan pemisah medan (misalnya, ';', '\ t').
• na_rep (lalai ""): Menggantikan nilai yang hilang (NAN).
• columns : Memilih lajur khusus untuk eksport.
• header (lalai benar): Termasuk tajuk lajur. Boleh ditetapkan ke senarai False atau tersuai.
• index (lalai benar): Termasuk Indeks DataFrame.
• index_label : Menyediakan label tersuai untuk lajur Indeks.
• mode (lalai 'w'): 'w' untuk menulis (overwrites), 'a' untuk tambahan.
• encoding (lalai sistem lalai): Menentukan pengekodan (misalnya, 'UTF-8').
• date_format : Format objek DateTime.
• compression : Membolehkan pemampatan fail (misalnya, 'gzip', 'zip').
• chunksize : Eksport dalam ketulan untuk dataset besar.

Contoh yang menggambarkan beberapa parameter ditunjukkan dalam teks asal.

Kesimpulan

Kaedah to_csv() menawarkan penyelesaian yang komprehensif dan fleksibel untuk mengeksport data PANDAS ke fail CSV. Parameternya yang pelbagai membolehkan kawalan yang tepat ke atas output, memastikan keserasian dan pengurusan data yang cekap.

Soalan yang sering ditanya

Soalan Lazim dari teks asal dikekalkan di sini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara mengeksport data data ke CSV dalam buku nota jupyter?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!