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Speichern eines Pandas-Datenrahmens als CSV

In diesem Artikel erfahren Sie, wie wir mithilfe der Pandas-Methode to_csv() einen Pandas-DataFrame in eine CSV-Datei exportieren können. Standardmäßig exportiert die to csv()-Methode DataFrame in eine CSV-Datei mit dem Zeilenindex als erster Spalte und einem Komma als Trennzeichen.

Erstellen eines DataFrame zum Exportieren von Pandas DataFrame in CSV

Python3








# 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)>



Zeile Autocad-Befehl

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Ausgabe:

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

CSV in ein Arbeitsverzeichnis exportieren

Hier exportieren wir einfach einen Datenrahmen mit df.to_csv() in eine CSV-Datei.

Python3




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

mvc für Java
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Ausgabe:

Speichern eines Pandas-Datenrahmens als CSV

CSV speichern ohne Kopfzeilen Und Index .

Hier speichern wir die Datei ohne Header und ohne Indexnummer.

Python3




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

>

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Ausgabe:

Speichern eines Pandas-Datenrahmens als CSV

Speichern Sie die CSV-Datei an einem angegebenen Speicherort

Wir können unsere Datei auch an einem bestimmten Ort speichern.

Python3




# saving the dataframe> df.to_csv(r>'C:UsersAdminDesktopfile3.csv'>)>

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Ausgabe:

Schreiben Sie einen DataFrame mit Tabulatortrennzeichen in eine CSV-Datei

Wir können unsere Datei auch nach Belieben in einer bestimmten separaten Datei speichern. d.h. .

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Python3




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>=>' '>, index>=>False>,header>=>True>)> new_df>=> pd.read_csv(>'Users.csv'>)> print>(new_df)>

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Ausgabe:

Original DataFrame: Name Age 0 Amit 20 1 Cody 21 2 Drew 25 Data from Users.csv: Name	Age 0 Amit	20 1 Cody	21 2 Drew	25>