pandas 保存数据到excel,csv

pandas 保存数据比较简单

对于任意一个dataframe:

import pandas as pd
import numpy as np
 
dataframe = pd.DataFrame(data=np.random.random(size=(10, 10)))

导入到excel中

dataframe.to_excel("文件.xlsx")

导入到csv中

dataframe.to_csv("文件.csv")

更细致的操作

可以添加更多的参数,比如:

dataframe.to_excel("文件.xlsx", index=False, header=None)
  • index=False,代表不会导出index,就是最左侧的那一列
  • header=None,代表不会导出第一行,也就是列头

对于csv,还有常用操作:

dataframe.to_csv("文件.csv",sep=',')

sep设置分隔符,这样,每列之间会用“,”隔开,如果改为sep="$",那么两个数据间就会用$符号隔开

将数据保存到csv或者xlsx中的最基本操作

pandas提供了非常方便的函数,能够将数据保存到cvs或者xlsx中。

import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
import openpyxl
pdata = pd.read_csv('tips.csv')
df = pdata.to_csv('out.csv')
print(df)

这里我首先读取tips.csv的数据放在了pdata变量中,然后使用

pdata.to_csv(‘out.csv’)将数据保存为‘out.csv’文件中。

这里只介绍这一个参数。若只填文件名,则默认是该python文件的目录下,也可以使用绝对地址。

若不填该参数,则df返回值为string类型的pdata数据。

若填该参数,pd返回值为None

pdata.to_excel('out.xlsx',sheet_name="sheetname",index=False)
  • 第一个参数为保存的文件名,注意,不能为空
  • sheet_name 设置excel文件脚注
  • index=False 这个意思是不将索引写入到文件中

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