如何在Jupyter筆記本中將數據范圍導出到CSV？

數據范圍：您的出口到Python中CSV的基本指南

數據范圍是Python數據操作和分析的基石，尤其是在Pandas庫中。它們的多功能性擴展到輕鬆的數據導出，尤其是對廣泛使用的CSV（逗號分隔值）格式。本指南詳細介紹瞭如何無縫將大熊貓數據范圍導出到jupyter筆記本中的CSV文件，突出顯示了關鍵參數和最佳實踐。

目錄

• 將數據框導出到CSV
  • 創建一個數據框
  • 導出到CSV
• to_csv()函數參數
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• 結論
• 常見問題

將數據框導出到CSV

步驟1：創建數據框

Pandas提供了多種創建數據框的方法：

方法1：手動數據幀創建

導入大熊貓作為pd
數據= {
    “名稱”：[“愛麗絲”，“鮑勃”，“查理”]，，
    “年齡”：[25，30，35]，
    “城市”：[“紐約”，“洛杉磯”，“芝加哥”]
}
df_manual = pd.dataframe（數據）
打印（df_manual）

方法2：從外部來源導入

＃從CSV文件導入
df_csv = pd.read_csv（“ sample.csv”）
打印（“ CSV的\ ndataframe：”）
打印（DF_CSV）

方法3：利用Scikit-Learn數據集

來自sklearn.datasets import load_iris
導入大熊貓作為pd

iris = load_iris（）
df_sklearn = pd.dataframe（data = iris.data，columns = iris.feature_names）
df_sklearn ['target'] = iris.target
打印（“ iris數據集中的\ ndataframe：”）
打印（df_sklearn.head（））

步驟2：導出到CSV文件

to_csv()方法提供了對導出過程的顆粒狀控制：

1。保存到當前目錄

導入操作系統
print（os.getcwd（））#shows當前工作目錄

data = {“ name”：[“愛麗絲”，“鮑勃”]，“年齡”：[25，30]}
df = pd.dataframe（數據）
df.to_csv（“ output.csv”，index = false） 

2。保存到子目錄

導入操作系統
如果不是OS.PATH.EXISTS（“數據”）：
    OS.Makedirs（“數據”）
df.to_csv（“ data/output.csv”，index = false） 

3。保存到絕對路徑

df.to_csv（r“ c：\ users \ yasha \ videos \ demo2 \ output.csv”，index = false）#use raw string（r“”） 

to_csv()函數參數

讓我們探索to_csv()函數的關鍵參數：

• sep （默認'，'）：指定字段分離器（例如，';''，'\ t'）。
• na_rep （默認值“”）：替換缺失值（NAN）。
• columns ：選擇導出的特定列。
• header （默認為true）：包括列標題。可以設置為False或自定義列表。
• index （默認為true）：包括數據框索引。
• index_label ：為索引列提供自定義標籤。
• mode （默認的'w'）： “ w'for Write（oftrites），a”用於附加。
• encoding （默認系統默認）：指定編碼（例如'utf-8'）。
• date_format ：格式DateTime對象。
• compression ：啟用文件壓縮（例如，'gzip'，'zip'）。
• chunksize ：大型數據集的塊出口。

說明了幾個參數的示例在原始文本中顯示。

結論

to_csv()方法提供了一種全面而靈活的解決方案，用於將pandas dataframes導出到CSV文件。它的不同參數允許對輸出進行精確控制，從而確保兼容性和有效的數據管理。

常見問題

原始文本中的常見問題解答保留在此處。

以上是如何在Jupyter筆記本中將數據范圍導出到CSV？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！