python中df.to_csv写入当前目录文件中

你可以使用以下代码将pandas DataFrame写入当前目录中的CSV文件：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Paris', 'London']
})

# 将DataFrame写入CSV文件
df.to_csv('./output.csv', index=False)

在这个例子中，`to_csv()` 方法将DataFrame写入名为 `output.csv` 的文件中，并且 `index=False` 参数告诉它不要将行索引写入文件中。文件将被写入当前工作目录中。

相关问题

python中df.to_csv设置需要保存的变量

你好，要保存DataFrame中的特定变量，可以使用to_csv方法的`columns`参数。`columns`参数可以接受一个列表，其中包含需要保存的变量的名称。例如，如果DataFrame中有一个名为`col1`和一个名为`col2`的变量，你可以使用以下代码将它们保存到CSV文件中：

df.to_csv('filename.csv', columns=['col1', 'col2'])

这将只保存`col1`和`col2`两个变量，并将其写入名为`filename.csv`的文件中。

pd.to_csv 写入索引 但pd.read_csv不能保存索引

是的，pd.read_csv()函数默认情况下不会将CSV文件中的第一列作为索引，而是将其视为数据。如果要将CSV文件中的第一列作为索引，则需要在读取CSV文件时使用index_col参数。而pd.to_csv()函数可以将DataFrame对象写入CSV文件，并且可以选择是否将索引写入文件中。

以下是一个示例代码，演示如何使用pd.to_csv()函数将带有索引的DataFrame对象写入CSV文件中：

import pandas as pd

# 创建一个带有索引的DataFrame对象
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data, index=['id1', 'id2', 'id3'])

# 将DataFrame对象写入CSV文件中，包括索引
df.to_csv('output.csv', index=True)

在上面的代码中，我们首先创建了一个带有索引的DataFrame对象，然后使用to_csv()函数将其写入名为output.csv的CSV文件中，并将索引写入文件中。