df.to_csv保存时设置索引

可以在 `to_csv` 方法中设置 `index` 参数为 True 来保存 DataFrame 的索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 32, 18, 47]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保存DataFrame到csv文件，并保留索引
df.to_csv('output.csv', index=True)

这将把 DataFrame 保存到 `output.csv` 文件中，并在文件中保留索引。

相关问题

df.to_csv不设置索引

在 Pandas 中，使用 `to_csv` 方法将数据写入 CSV 文件时，默认情况下会将数据框的行索引写入文件中。如果你不想将行索引写入文件中，可以将参数 `index` 设为 `False`。

例如，假设你的数据框为 `df`，想要将它写入到文件 `output.csv` 中，同时不写入行索引，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df.to_csv('output.csv', index=False)

这样，就会将 `df` 写入到 `output.csv` 文件中，并且不会写入行索引。

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。