pandas .to_csv 解析
时间: 2023-03-16 19:43:41 浏览: 104
pandas 的 .to_csv 方法是用来将一个 pandas 数据框输出为 CSV(逗号分隔值)格式的文件。这个方法有很多可选的参数,可以帮助你控制输出的文件的格式。
例如,你可以使用 `index` 参数来指定是否在输出的 CSV 中包含数据框的索引(行标签)。你也可以使用 `header` 参数来指定是否在输出的 CSV 中包含数据框的列标签。
你可以使用 `sep` 参数来指定用于分隔值的字符。默认情况下,pandas 使用逗号(`,`)作为分隔符,但是你也可以使用其他字符。
例如,下面的代码将一个 pandas 数据框输出为 CSV 文件,并指定使用分号(`;`)作为分隔符:
```
df.to_csv('output.csv', sep=';')
```
还有很多其他可选的参数,例如 `encoding` 参数,用于指定输出文件的编码;`float_format` 参数,用于指定浮点数的格式;以及 `na_rep` 参数,用于指定用于表示缺失值(NA)的字符串。
你可以在 pandas 文档中了解更多关于 .to_csv 方法的信息:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html
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pd.read_csv dateformate
`pd.read_csv()` 是 pandas 库中用于读取 csv 文件的函数。其中,`date_parser` 参数可以用来指定一个函数,用于将 csv 文件中的日期字符串转换为 pandas 中的日期类型。如果不指定 `date_parser` 参数,则 pandas 会默认将日期字符串解析为 datetime64 类型。
例如,假设我们有一个 csv 文件,其中包含一个名为 `date` 的列,该列中的数据格式为 `%Y-%m-%d`,即年-月-日。我们可以使用以下代码将其读入 pandas 中,并将 `date` 列解析为日期类型:
```python
import pandas as pd
def parse_date(date_str):
return pd.to_datetime(date_str, format='%Y-%m-%d')
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], date_parser=parse_date)
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为 `parse_date` 的函数,用于将日期字符串转换为 pandas 中的日期类型。然后,在调用 `pd.read_csv()` 函数时,我们通过 `parse_dates` 参数指定要解析为日期类型的列名,并通过 `date_parser` 参数指定解析函数为 `parse_date`。这样,读入的 `df` 数据框中的 `date` 列就会被正确地解析为日期类型。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [DataCamp课程:Introduction to Importing Data in Python](https://blog.csdn.net/weixin_42871941/article/details/104908160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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