如何在Jupyter笔记本中将数据范围导出到CSV？

数据范围：您的出口到Python中CSV的基本指南

数据范围是Python数据操作和分析的基石，尤其是在Pandas库中。它们的多功能性扩展到轻松的数据导出，尤其是对广泛使用的CSV（逗号分隔值）格式。本指南详细介绍了如何无缝将大熊猫数据范围导出到jupyter笔记本中的CSV文件，突出显示了关键参数和最佳实践。

目录

• 将数据框导出到CSV
  • 创建一个数据框
  • 导出到CSV
• to_csv()函数参数
  • sep
  • na_rep
  • columns
  • header
  • index
  • index_label
  • mode
  • encoding
  • date_format
  • compression
  • chunksize
• 结论
• 常见问题

将数据框导出到CSV

步骤1：创建数据框

Pandas提供了多种创建数据框的方法：

方法1：手动数据帧创建

导入大熊猫作为pd
数据= {
    “名称”：[“爱丽丝”，“鲍勃”，“查理”]，，
    “年龄”：[25，30，35]，
    “城市”：[“纽约”，“洛杉矶”，“芝加哥”]
}
df_manual = pd.dataframe（数据）
打印（df_manual）

方法2：从外部来源导入

＃从CSV文件导入
df_csv = pd.read_csv（“ sample.csv”）
打印（“ CSV的\ ndataframe：”）
打印（DF_CSV）

方法3：利用Scikit-Learn数据集

来自sklearn.datasets import load_iris
导入大熊猫作为pd

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

步骤2：导出到CSV文件

to_csv()方法提供了对导出过程的颗粒状控制：

1。保存到当前目录

导入操作系统
print（os.getcwd（））#shows当前工作目录

data = {“ name”：[“爱丽丝”，“鲍勃”]，“年龄”：[25，30]}
df = pd.dataframe（数据）
df.to_csv（“ output.csv”，index = false） 

2。保存到子目录

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

3。保存到绝对路径

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

to_csv()函数参数

让我们探索to_csv()函数的关键参数：

• sep （默认'，'）：指定字段分离器（例如，';''，'\ t'）。
• na_rep （默认值“”）：替换缺失值（NAN）。
• columns ：选择导出的特定列。
• header （默认为true）：包括列标题。可以设置为False或自定义列表。
• index （默认为true）：包括数据框索引。
• index_label ：为索引列提供自定义标签。
• mode （默认的'w'）： “ w'for Write（oftrites），a”用于附加。
• encoding （默认系统默认）：指定编码（例如'utf-8'）。
• date_format ：格式DateTime对象。
• compression ：启用文件压缩（例如，'gzip'，'zip'）。
• chunksize ：大型数据集的块出口。

说明了几个参数的示例在原始文本中显示。

结论

to_csv()方法提供了一种全面而灵活的解决方案，用于将pandas dataframes导出到CSV文件。它的不同参数允许对输出进行精确控制，从而确保兼容性和有效的数据管理。

常见问题

原始文本中的常见问题解答保留在此处。

以上是如何在Jupyter笔记本中将数据范围导出到CSV？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！