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python pandas dataframe.to_csv() 函数将一个 dataframe 的行和列所包含的值保存到一个 csv 文件中。我们也可以将 dataframe 转换为 csv 字符串。

pandas.dataframe.to_csv() 语法

dataframe.to_csv(
    path_or_buf=none,
    sep=",",
    na_rep="",
    float_format=none,
    columns=none,
    header=true,
    index=true,
    index_label=none,
    mode="w",
    encoding=none,
    compression="infer",
    quoting=none,
    quotechar='""',
    line_terminator=none,
    chunksize=none,
    date_format=none,
    doublequote=true,
    escapechar=none,
    decimal=".",
)

参数

这个函数有几个参数。上面提到了所有参数的默认值。

返回值

它返回 none 或字符串。如果 path_or_buf 是 none，那么它将 dataframe 转换为字符串并返回字符串。否则，它返回 none。

示例代码：dataframe.to_csv()

在接下来的几个代码中，我们将以不同的方式实现这个函数。

import pandas as pd
dataframe=pd.dataframe({
                        'attendance': 
                            {0: 60, 
                            1: 100, 
                            2: 80,
                            3: 78,
                            4: 95},
                        'name': 
                            {0: 'olivia', 
                            1: 'john', 
                            2: 'laura',
                            3: 'ben',
                            4: 'kevin'},
                        'obtained marks': 
                            {0: 90, 
                            1: 75, 
                            2: 82, 
                            3: 64, 
                            4: 45}
                        })
print(dataframe)

示例 dataframe 是：

   attendance    name  obtained marks
0          60  olivia              90
1         100    john              75
2          80   laura              82
3          78     ben              64
4          95   kevin              45

这个函数的所有参数都是可选的。如果我们在执行这个函数时不传递任何参数，那么它将产生以下输出。

import pandas as pd
dataframe = pd.dataframe(
    {
        "attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "name": {0: "olivia", 1: "john", 2: "laura", 3: "ben", 4: "kevin"},
        "obtained marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
csvstring = dataframe.to_csv()
print(csvstring)

输出：

,attendance,name,obtained marks
0,60,olivia,90
1,100,john,75
2,80,laura,82
3,78,ben,64
4,95,kevin,45

该函数使用所有默认值生成了输出。它返回了一个 csv 字符串。现在我们将把数据保存在 csv 文件中。

import pandas as pd
dataframe = pd.dataframe(
    {
        "attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "name": {0: "olivia", 1: "john", 2: "laura", 3: "ben", 4: "kevin"},
        "obtained marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
returnvalue = dataframe.to_csv("myfile.csv")
print(returnvalue)

输出：

none

函数在保存程序的目录下创建了一个新的 csv 文件。

示例代码：dataframe.to_csv() 为 csv 数据指定分隔符

import pandas as pd
dataframe = pd.dataframe(
    {
        "attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "name": {0: "olivia", 1: "john", 2: "laura", 3: "ben", 4: "kevin"},
        "obtained marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
returnvalue = dataframe.to_csv(sep="@")
print(returnvalue)

输出：

@attendance@name@obtained marks
0@60@olivia@90
1@100@john@75
2@80@laura@82
3@78@ben@64
4@95@kevin@45

示例代码：dataframe.to_csv() 选择少数几列并重新命名列

import pandas as pd
dataframe = pd.dataframe(
    {
        "attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95},
        "name": {0: "olivia", 1: "john", 2: "laura", 3: "ben", 4: "kevin"},
        "obtained marks": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45},
    }
)
returnvalue = dataframe.to_csv(
    "myfile.csv", columns=["name", "obtained marks"], header=["full name", "marks"]
)
print(returnvalue)

输出：

none

就像上面的代码一样，我们可以使用不同的参数来定制我们的 csv 文件。这个函数提供了几个参数来使用。