Python Pandas教程：to_csv()导出DataFrame为CSV

2 年 ago
韵, 科
2 minutes

Pandas DataFrame to_csv() 语法

DataFrame的to_csv()函数的语法是：

def to_csv(
    self,
    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=".",
)

一些重要的参数包括:

  • path_or_buf: 用于写入CSV数据的文件对象。如果未提供此参数，CSV数据将以字符串形式返回。
  • sep: CSV数据的分隔符。应该是长度为1的字符串，默认为逗号。
  • na_rep: 表示空值或缺失值的字符串，默认为空字符串。
  • columns: 指定要包含在CSV输出中的列的序列。
  • header: 允许的值为布尔值或字符串列表，默认为True。如果为False，列名不会写入输出。如果是字符串列表，则用于写入列名。字符串列表的长度应与CSV文件中写入的列数相同。
  • index: 如果为True，索引将包含在CSV数据中。如果为False，索引值不会写入CSV输出。
  • index_label: 用于指定索引的列名。

将Pandas DataFrame保存为CSV文件的示例

让我们观察一些常见的例子，使用to_csv()函数将DataFrame转换为CSV数据。

将DataFrame转换为CSV字符串

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna'], 'ID': [1, 2], 'Role': ['CEO', 'CTO']}

df = pd.DataFrame(d1)

print('DataFrame:\n', df)

# default CSV
csv_data = df.to_csv()
print('\nCSV String:\n', csv_data)

输出：

DataFrame:
     Name  ID Role
0  Pankaj   1  CEO
1  Meghna   2  CTO

CSV String:
,Name,ID,Role
0,Pankaj,1,CEO
1,Meghna,2,CTO

指定 CSV 输出的分隔符

csv_data = df.to_csv(sep='|')
print(csv_data)

输出：

|Name|ID|Role
0|Pankaj|1|CEO
1|Meghna|2|CTO

如果指定的分隔符长度不为1，则会引发TypeError: “分隔符”必须是一个字符的字符串。

选择仅导出CSV文件的几列数据

csv_data = df.to_csv(columns=['Name', 'ID'])
print(csv_data)

输出：

,Name,ID
0,Pankaj,1
1,Meghna,2

注意到索引不被视为有效的列。

忽略CSV输出中的标题行

csv_data = df.to_csv(header=False)
print(csv_data)

输出：

0,Pankaj,1,CEO
1,Meghna,2,CTO

在CSV中设置自定义列名

csv_data = df.to_csv(header=['NAME', 'ID', 'ROLE'])
print(csv_data)

输出：

,NAME,ID,ROLE
0,Pankaj,1,CEO
1,Meghna,2,CTO

再次强调，索引并不被视为DataFrame对象的列。

在CSV输出中跳过索引列

csv_data = df.to_csv(index=False)
print(csv_data)

输出：

Name,ID,Role
Pankaj,1,CEO
Meghna,2,CTO

在CSV文件中设置索引列的名称

csv_data = df.to_csv(index_label='Sl No.')
print(csv_data)

输出：

Sl No.,Name,ID,Role
0,Pankaj,1,CEO
1,Meghna,2,CTO

将DataFrame转换为CSV文件

with open('csv_data.txt', 'w') as csv_file:
    df.to_csv(path_or_buf=csv_file)
Pandas DataFrame To Csv File

在CSV输出中，Null、NA或Missing Data的表示方法

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna'], 'ID': [1, pd.NaT], 'Role': [pd.NaT, 'CTO']}
df = pd.DataFrame(d1)
print('DataFrame:\n', df)

csv_data = df.to_csv()
print('\nCSV String:\n', csv_data)

csv_data = df.to_csv(na_rep="None")
print('带有空值表示的CSV字符串:\n', csv_data)

输出：

DataFrame:
     Name   ID Role
0  Pankaj    1  NaT
1  Meghna  NaT  CTO

CSV String:
,Name,ID,Role
0,Pankaj,1,
1,Meghna,,CTO

带有空值表示的CSV字符串:
,Name,ID,Role
0,Pankaj,1,None
1,Meghna,None,CTO

参考文献

  • Pandas read_csv() – 将CSV文件读取为DataFrame
  • Python Pandas模块教程
  • DataFrame to_csv() API文档
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