Pandas DataFrame DataFrame.to_csv() Função
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Sintaxe de
pandas.DataFrame.to_csv()
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Códigos de exemplo:
DataFrame.to_csv()
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Códigos de exemplo:
DataFrame.to_csv()
para Especificar um Separador para dados CSV -
Códigos de exemplo:
DataFrame.to_csv()
para seleccionar poucas colunas e renomear as colunas
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Python Pandas DataFrame.to_csv()
função guarda os valores contidos nas linhas e colunas de um DataFrame
num ficheiro CSV. Podemos também converter um DataFrame
num ficheiro CSV.
Sintaxe de pandas.DataFrame.to_csv()
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=".",
)
Parâmetros
Esta função tem vários parâmetros. Os valores por defeito de todos os parâmetros são mencionados acima.
path_or_buf |
É uma string ou um cabo de ficheiro. Representa o nome de um ficheiro ou de um objecto de ficheiro. Se o seu valor for Nenhum, então o DataFrame é convertido numa string CSV. |
sep |
É um string. Representa o separador utilizado no ficheiro CSV. |
na_rep |
É um string. Representa os dados em falta. |
float_format |
É um string. Representa o formato para os números de ponto flutuante. |
columns |
É uma sequência. Representa as colunas do DataFrame que serão guardadas no ficheiro CSV. |
header |
É um valor booleano ou uma lista de strings. Se o seu valor for definido como False , então os nomes das colunas não são guardados no ficheiro CSV. Se uma lista de strings for passada, então estas strings são guardadas como nomes de colunas. |
index |
É um valor booleano. Se o seu valor for True , então os nomes das linhas, ou seja, índice, são guardados. |
index_label |
É um string ou uma sequência. Representa o nome da coluna para um índice específico. |
mode |
É um string. Representa o modo do processo. Como estamos a escrever um DataFrame para um ficheiro CSV, o seu valor é o modo de escrita Python w . |
encoding |
É um string. Representa o esquema de codificação a utilizar no ficheiro CSV. O esquema de codificação padrão é utf-8 . |
compression |
É uma string ou um dicionário. Se for uma string, então representa o modo de compressão. Se for um dicionário, então o valor no method representa o modo de compressão. Existem vários modos de compressão. Pode consultar aqui. |
quoting |
Representa uma constante de um módulo CSV. |
quotechar |
É um string. Tem um comprimento de 1. representa o carácter utilizado para citar campos. |
line_terminator |
É um string. Representa o carácter para uma nova linha no ficheiro CSV. |
chunksize |
É um número inteiro. Representa o número de filas para escrever no ficheiro CSV de cada vez. |
date_format |
É um string. Representa o formato dos objectos DateTime . |
doublequote |
É um valor booleano. Controla a citação de quotechar . |
escapechar |
É um string. Tem um comprimento de 1. representa a caractere que é utilizada para escapar ao sep e ao quotechar . |
decimal |
É um string. Representa o carácter utilizado para uma vírgula decimal. |
Devolver
Devolve None
ou um string. Se path_or_buf
for None então converte o DataFrame
para uma string e devolve a string. Caso contrário, retorna None
.
Códigos de exemplo: DataFrame.to_csv()
Vamos implementar esta função de diferentes maneiras nos próximos códigos.
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)
O exemplo DataFrame
é,
Attendance Name Obtained Marks
0 60 Olivia 90
1 100 John 75
2 80 Laura 82
3 78 Ben 64
4 95 Kevin 45
Todos os parâmetros desta função são opcionais. Se executarmos esta função sem passarmos qualquer parâmetro, então ela produz o seguinte resultado.
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)
Resultado:
,Attendance,Name,Obtained Marks
0,60,Olivia,90
1,100,John,75
2,80,Laura,82
3,78,Ben,64
4,95,Kevin,45
A função produziu o output utilizando todos os valores por defeito. Devolveu uma string CSV. Agora vamos guardar os dados no ficheiro 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("myfile.csv")
print(returnValue)
Resultado:
None
A função criou um novo ficheiro CSV no directório onde este programa é guardado.
Códigos de exemplo: DataFrame.to_csv()
para Especificar um Separador para dados 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)
Resultado:
@Attendance@Name@Obtained Marks
0@60@Olivia@90
1@100@John@75
2@80@Laura@82
3@78@Ben@64
4@95@Kevin@45
Códigos de exemplo: DataFrame.to_csv()
para seleccionar poucas colunas e renomear as colunas
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)
Resultado:
None
Tal como os códigos acima, podemos personalizar o nosso ficheiro CSV utilizando os diferentes parâmetros. Esta função fornece vários parâmetros a utilizar.