如果对数据进行了修改，并希望将修改后的数据保存回 CSV 文件，可以使用 `to_csv()` 方法。# 保存到新的CSV文件，不包含索引列 df.to_csv('new_file_name.csv', index=False)6. 更多高级功能 Pandas 还支持许多其他功能，比如设置索引、重命名列、选择特定列、筛选行等。# 设置某列为索
df.to_csv() - 将 DataFrame 写入 CSV 文件 to_csv() 是将 DataFrame 写入 CSV 文件的方法,支持自定义分隔符、列名、是否包含索引等设置。 importpandasaspd# 假设 df 是一个已有的 DataFramedf.to_csv('output.csv',index=False,header=True,columns=['A','B']) ...
df = pd.read_csv('your-data.csv', index_col=False) 或者,如果你的CSV文件中第一列就是你想要的索引,可以设置index_col参数为0: df = pd.read_csv('your-data.csv', index_col=0) 二、重置索引 假设在数据加载之后,你决定去掉DataFrame中的默认索引,并使用一个简单的从0开始的整数序列,你可以使用re...
df = pd.read_csv('file.csv') # 拆分CSV文件 # 假设我们要根据'column_name'列的值来拆分文件 # 我们可以使用pandas的groupby函数,然后对结果进行迭代,将每个组写入新的CSV文件 for name, group in df.groupby('column_name'): group.to_csv(f'{name}.csv', index=False) 在这个示例中,我们首先读取...
方法为添加参数（index=False）df.to_csv('C:/filepath/xxx.csv',index=False)
# 支持int、str、int序列、str序列、False,默认为None pd.read_csv(data,index_col=False)# 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data,index_col=0)# 第几列是索引 pd.read_csv(data,index_col='年份')# 指定列名 pd.read_csv(data,index_col=['a','b'])# 多个索引 ...
1.包括索引 您可以选择是否要添加自动索引。 默认值为True。 将其设置为False。 # converting to CSV filedf.to_csv('your_name.csv',index=False) 2.仅导出选定的列 如果只想导出几个选定的列,可以将其作为'columns = [“col1”,“col2”]传递给_csv() ...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_...
read_csv()函数基本介绍: 功能:读取csv文件,构造DataFrame pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, fal...
1.使用to_csv,默认把数据写到一个以逗号“,”为seperator分隔符号的文件。 2.可以使用参数sep指定分隔符号。 3.缺失值NaN等的处理,默认会输出为空字符串""。使用参数na_rep来设置缺失值以什么表示。 4.如果不保存index和column标签,则使用参数index=False, header=False ...