Pandas DataFrame DataFrame.to_csv() 함수
Minahil Noor
2023년1월30일
-
pandas.DataFrame.to_csv()구문 -
예제 코드:
DataFrame.to_csv() -
예제 코드: CSV 데이터의 구분자를 지정하는
DataFrame.to_csv() -
예제 코드:
DataFrame.to_csv()를 사용하여 적은 수의 열을 선택하고 열 이름 변경
Python Pandas DataFrame.to_csv() 함수는 다음의 행과 열에 포함 된 값을 저장합니다. DataFrame을 CSV 파일로 변환합니다. DataFrame을 CSV 문자열로 변환 할 수도 있습니다.
pandas.DataFrame.to_csv()구문
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=".",
)
매개 변수
이 기능에는 여러 매개 변수가 있습니다. 모든 매개 변수의 기본값은 위에 언급되어 있습니다.
path_or_buf |
문자열 또는 파일 핸들입니다. 파일 또는 파일 개체의 이름을 나타냅니다. 값이 None이면DataFrame은 CSV 문자열로 변환됩니다. |
sep |
문자열입니다. CSV 파일에서 사용되는 구분 기호를 나타냅니다. |
na_rep |
문자열입니다. 누락 된 데이터를 나타냅니다. |
float_format |
문자열입니다. 부동 소수점 숫자의 형식을 나타냅니다. |
columns |
시퀀스입니다. CSV 파일에 저장 될DataFrame의 열을 나타냅니다. |
header |
부울 값 또는 문자열목록입니다. 값이 False로 설정되면 열 이름이 CSV 파일에 저장되지 않습니다. 문자열 목록이 전달되면 이러한 문자열은 열 이름으로 저장됩니다. |
index |
부울 값입니다. 값이 True이면 행 이름, 즉 인덱스가 저장됩니다. |
index_label |
문자열 또는 시퀀스입니다. 특정 인덱스의 열 이름을 나타냅니다. |
mode |
문자열입니다. 프로세스의 모드를 나타냅니다. CSV 파일에DataFrame을 쓰고 있으므로 값은 Python 쓰기 모드w입니다. |
encoding |
문자열입니다. CSV 파일에서 사용할 인코딩 체계를 나타냅니다. 기본 인코딩 체계는 utf-8입니다. |
compression |
문자열 또는 사전입니다. 문자열이면 압축 모드를 나타냅니다. 사전 인 경우 method의 값은 압축 모드를 나타냅니다. 여러 가지 압축 모드가 있습니다. 여기에서 확인할 수 있습니다. |
quoting |
CSV 모듈의 상수를 나타냅니다. |
quotechar |
문자열입니다. 길이는 1입니다. 필드를 인용하는 데 사용되는 문자를 나타냅니다. |
line_terminator |
문자열입니다. CSV 파일에서 새 줄의 문자를 나타냅니다. |
chunksize |
정수입니다. 한 번에 CSV 파일에 쓸 행 수를 나타냅니다. |
date_format |
문자열입니다. DateTime개체의 형식을 나타냅니다. |
doublequote |
부울 값입니다. quotechar의 인용을 제어합니다. |
escapechar |
문자열입니다. 길이는 1입니다.sep와quotechar를 이스케이프하는 데 사용되는 문자를 나타냅니다. |
decimal |
문자열입니다. 소수점에 사용되는 문자를 나타냅니다. |
반환
None또는 문자열을 반환합니다. path_or_buf가 None이면DataFrame을 문자열로 변환하고 문자열을 반환합니다. 그렇지 않으면 None을 반환합니다.
예제 코드: DataFrame.to_csv()
다음 몇 가지 코드에서이 기능을 다른 방식으로 구현할 것입니다.
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)
DataFrame의 예는 다음과 같습니다.
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
이 함수의 모든 매개 변수는 선택 사항입니다. 매개 변수를 전달하지 않고이 함수를 실행하면 다음 출력이 생성됩니다.
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)
출력:
,Attendance,Name,Obtained Marks
0,60,Olivia,90
1,100,John,75
2,80,Laura,82
3,78,Ben,64
4,95,Kevin,45
이 함수는 모든 기본값을 사용하여 출력을 생성했습니다. CSV 문자열을 반환했습니다. 이제 데이터를 CSV 파일에 저장합니다.
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)
출력:
None
이 기능은이 프로그램이 저장된 디렉토리에 새 CSV 파일을 생성했습니다.
예제 코드: CSV 데이터의 구분자를 지정하는DataFrame.to_csv()
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)
출력:
@Attendance@Name@Obtained Marks
0@60@Olivia@90
1@100@John@75
2@80@Laura@82
3@78@Ben@64
4@95@Kevin@45
예제 코드: DataFrame.to_csv()를 사용하여 적은 수의 열을 선택하고 열 이름 변경
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)
출력:
None
위의 코드와 마찬가지로 다른 매개 변수를 사용하여 CSV 파일을 사용자 정의 할 수 있습니다. 이 기능은 사용할 여러 매개 변수를 제공합니다.