为什么用将array数组存成csv出现的是表格
时间: 2024-03-07 09:54:14 浏览: 21
将array数组存成CSV文件后,用Excel或其他电子表格软件打开时,通常会呈现成表格的形式,而不是像纯文本文件一样呈现出来。这是因为电子表格软件会自动识别CSV文件中的逗号分隔符并将其解析为表格形式。
默认情况下,CSV文件中的每一行都被看作是表格中的一行,每个逗号分隔的值被看作是该行中的一个单元格。当你在电子表格软件中打开CSV文件时,软件会将每一行解析为表格中的行,并将逗号分隔的值解析为单元格。这就是为什么CSV文件在Excel或其他电子表格软件中呈现为表格的原因。
如果你只想在Python中查看CSV文件的内容,可以使用上面提到的`csv`模块来读取CSV文件,并将其解析为Python中的列表或数组。这样你就可以在Python中以原始形式查看CSV数据,而不是以表格形式查看。
相关问题
将np.array用pandas存成csv文件
可以使用 Pandas 的 DataFrame 将 numpy 的 ndarray 转换为表格形式,并将其存储为 csv 文件。以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将数组转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 将 DataFrame 存储为 csv 文件
df.to_csv('example.csv', index=False)
```
在此示例中,我们首先使用 numpy 创建了一个示例数组 `arr`,然后使用 Pandas 的 DataFrame 将其转换为表格形式。最后,我们使用 `to_csv` 函数将 DataFrame 存储为 csv 文件,其中 `index=False` 参数表示不要将行索引存储到文件中。
Python把数组写入表格
非常简单,可以使用Python中的pandas库来将一个数组写入表格。具体操作步骤如下:
1. 导入pandas库,并将数组转换成pandas的数据框
```
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # 假设数据存储在一个3*3的数组中
df = pd.DataFrame(data, columns=['Col1', 'Col2', 'Col3']) # 将数组转换成pandas数据框,并为每列命名
```
2. 将数据框写入表格
```
df.to_csv('data.csv', index=False) # 将数据框写入CSV格式的表格中,index=False表示不要保存行索引
```
这样就可以将数组写入表格了。如果你需要其他格式的表格,可以使用pandas提供的其他写入函数。
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