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【Pandas】pandas Series to_csv

Pandas2.2 Series

Serialization & IO & conversion

方法描述
Series.to_pickle(path, *[, compression, …])用于将 Series 对象序列化为二进制格式并保存到文件中
Series.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …])用于将 Series 对象以 CSV(逗号分隔值)格式保存到文件中

pandas.Series.to_csv

pandas.Series.to_csv 方法用于将 Series 对象以 CSV(逗号分隔值)格式保存到文件中。CSV 格式是一种常见的数据交换格式,易于阅读和处理。

参数说明
  • path_or_buf:字符串或类似文件的对象,指定保存文件的路径或文件对象。如果为 None,则返回 CSV 字符串。
  • sep:可选,字符串,指定分隔符,默认为逗号 ,
  • na_rep:可选,字符串,指定缺失值的表示,默认为空字符串 ''
  • float_format:可选,字符串,指定浮点数的格式。
  • columns:可选,列名列表,指定要写入的列。
  • header:可选,布尔值或字符串,指定是否写入列名。如果为 True,则写入列名;如果为 False,则不写入列名;如果为字符串,则使用该字符串作为列名。
  • index:可选,布尔值,指定是否写入行索引,默认为 True
  • index_label:可选,字符串或序列,指定行索引的列名。
  • mode:可选,字符串,指定文件打开模式,默认为 'w'(写入模式)。
  • encoding:可选,字符串,指定文件编码,默认为系统默认编码。
  • compression:可选,字符串,指定压缩方法。可选值包括 'infer''gzip''bz2''zip''xz'None。默认为 'infer',根据文件扩展名自动推断压缩方法。
  • quoting:可选,整数,指定引用规则。可选值包括 csv.QUOTE_MINIMALcsv.QUOTE_ALLcsv.QUOTE_NONNUMERICcsv.QUOTE_NONE
  • quotechar:可选,字符串,指定引用字符,默认为双引号 "
  • lineterminator:可选,字符串,指定行终止符,默认为 os.linesep
  • chunksize:可选,整数,指定每次写入的行数。
  • date_format:可选,字符串,指定日期格式。
  • doublequote:可选,布尔值,指定是否使用双引号转义引号字符,默认为 True
  • escapechar:可选,字符串,指定转义字符。
  • decimal:可选,字符串,指定小数点字符,默认为点 .
  • errors:可选,字符串,指定编码错误处理方法,默认为 'strict'
  • storage_options:可选,字典,指定存储选项,用于远程文件系统(如 S3)。
示例
import pandas as pd

# 创建一个示例 Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 将 Series 保存为 CSV 文件
data.to_csv('data.csv', index_label='Index')

# 使用分号作为分隔符
data.to_csv('data_semicolon.csv', sep=';', index_label='Index')

# 不写入行索引
data.to_csv('data_no_index.csv', index=False)

# 使用 gzip 压缩保存
data.to_csv('data_compressed.csv', compression='gzip', index_label='Index')

# 读取 CSV 文件
loaded_data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Index')
print("Loaded Data:\n", loaded_data)

# 读取压缩的 CSV 文件
loaded_compressed_data = pd.read_csv('data_compressed.csv', compression='gzip', index_col='Index')
print("Loaded Compressed Data:\n", loaded_compressed_data)
结果
  1. 保存为 CSV 文件

    • 文件路径:data.csv
    • 数据内容:
      Index,value
      A,10
      B,20
      C,30
      D,40
      E,50
      
    • 分隔符:逗号 ,
    • 行索引列名:Index
  2. 使用分号作为分隔符

    • 文件路径:data_semicolon.csv
    • 数据内容:
      Index;value
      A;10
      B;20
      C;30
      D;40
      E;50
      
    • 分隔符:分号 ;
    • 行索引列名:Index
  3. 不写入行索引

    • 文件路径:data_no_index.csv
    • 数据内容:
      value
      10
      20
      30
      40
      50
      
    • 分隔符:逗号 ,
    • 行索引:不写入
  4. 使用 gzip 压缩保存

    • 文件路径:data_compressed.csv
    • 数据内容:压缩后的 CSV 文件
    • 压缩方法:gzip
    • 行索引列名:Index
  5. 读取 CSV 文件

    • 文件路径:data.csv
    • 加载的数据:
          value
      Index      
      A        10
      B        20
      C        30
      D        40
      E        50
      
  6. 读取压缩的 CSV 文件

    • 文件路径:data_compressed.csv
    • 加载的数据:
          value
      Index      
      A        10
      B        20
      C        30
      D        40
      E        50
      

通过这些示例,可以看到 pandas.Series.to_csv 方法如何将 Series 对象保存为 CSV 文件,并支持不同的分隔符、压缩方法和其他格式选项。读取时可以使用 pd.read_csv 方法恢复数据。


http://www.kler.cn/a/600708.html

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