这篇文章主要给大家介绍了关于Python将运行结果导出为CSV格式的两种常用方法,Python生成(导出)csv文件其实很简单,我们一般可以用csv模块或者pandas库来实现,需要的朋友可以参考下
在 Python 中,我们常常会遇到需要将运行结果以 CSV 格式导出以供其他语言或工具使用的情况。本文将介绍如何使用 Python 将结果导出为 CSV 格式的两种主要方法。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
方法一:使用 csv 模块
csv 模块是 Python 自带的用于读写 CSV 文件的模块。我们可以这样使用它导出 CSV:文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
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import csv with open('data.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['col1', 'col2', 'col3']) writer.writerow(['a', 'b', 'c']) writer.writerow(['1', '2', '3']) |
这会生成如下 data.csv 文件:文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
col1,col2,col3
a,b,c
1,2,3文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
方法二:使用 pandas 库
如果我们的数据是以 pandas DataFrame 的形式存在的,那么可以直接使用 .to_csv() 方法导出 CSV:文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
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import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3], 'col3': [1.5, 2.5, 3.5]}) df.to_csv('data.csv') |
这同样会生成上面内容的 CSV 文件。pandas 的 .to_csv() 方法还有很多参数可以定制 CSV 导出的格式,如 header、index、na_rep 等,可以根据需求选择使用。总之,无论是使用 csv 模块还是 pandas 的 .to_csv() 方法,Python 都可以非常方便地将结果以 CSV 格式导出,以供其他语言或工具使用。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
附: 导入
使用pd.read_csv('要读取的文件路径')文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
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import pandas as pdNVDA115=pd.read_csv("F:/yjs/jupyTer/base/data/NVDAstock/NVDA115.csv")NVDA115 |
总结
到此这篇关于Python将运行结果导出为CSV格式的两种常用方法的文章就介绍到这了文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html 文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/38761.html
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