pands怎么保存表格

您可以使用 pandas 库中的 to_csv() 方法将表格以 CSV 格式保存到本地文件，具体语法如下：

df.to_csv('文件路径及名称.csv', index=False, sep=',')

其中，df 是您要保存的表格，'文件路径及名称.csv' 是您要保存的文件路径和文件名，index=False 表示不保存索引列，sep=',' 表示使用逗号作为分隔符。您也可以将分隔符换成其他符号。

相关问题

pands读取的表格数据file_name_info_data,根据列名为Folder=image_folder_name,列名Segment=lad，查找对应列名StudyUID的值

在Pandas中，你可以使用布尔索引来根据特定条件查找数据。假设你已经使用`pd.read_csv()`读取了表格数据，并将其存储在`file_name_info_data`中。你可以根据列名`Folder`和`Segment`来查找对应列名`StudyUID`的值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
file_name_info_data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 假设你要查找的Folder和Segment的值
folder_value = 'image_folder_name'
segment_value = 'lad'

# 根据条件查找StudyUID的值
study_uid_values = file_name_info_data.loc[(file_name_info_data['Folder'] == folder_value) & (file_name_info_data['Segment'] == segment_value), 'StudyUID']

# 如果有多个匹配结果，可以将其转换为列表
study_uid_list = study_uid_values.tolist()

print(study_uid_list)

在这个示例中，`file_name_info_data`是你已经读取的表格数据。你可以通过设置`folder_value`和`segment_value`来指定你要查找的值。然后，使用布尔索引来查找符合条件的`StudyUID`值，并将结果转换为列表。

pands dataframe

Pandas DataFrame 是一个二维表格数据结构，由行和列组成。它是 Pandas 库中最常用的数据结构，可以存储各种类型的数据，如整数、浮点数和字符串等。DataFrame 中的每一列都可以有不同的数据类型，但是每一列必须具有相同的长度。DataFrame 可以通过多种方式创建，包括从 CSV、Excel、SQL 数据库或 Python 列表和字典等数据源中读取数据。一般来说，Pandas DataFrame 通常用于数据清洗、转换和分析。它提供了丰富的功能，如数据排序、过滤、聚合、合并、重塑、透视和可视化等。