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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。