Pandas DataFrame을 CSV에 작성
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pandas.DataFrame.to_csv()함수 구문 -
pandas.DataFrame.to_csv()함수를 사용하여 CSV 파일에 DataFrame 쓰기 -
색인을 무시하고
pandas.DataFrame.to_csv()함수를 사용하여 CSV 파일에 DataFrame 쓰기 -
pandas.DataFrame.to_csv()함수에서 구분자를 지정합니다
이 튜토리얼에서는pandas.DataFrame.to_csv()함수를 사용하여 CSV 파일에 DataFrame을 작성하는 방법을 설명합니다. pandas.DataFrame.to_csv()함수는 DataFrame의 항목을 CSV 파일에 씁니다.
pandas.DataFrame.to_csv()함수 구문
pandas.DataFrame.to_csv(
path_or_buf=None,
sep=",",
na_rep="",
float_format=None,
columns=None,
header=True,
index=True,
index_label=None,
mode="w",
encoding=None,
compression="infer",
quoting=None,
quotechar='""',
line_terminator=None,
chunksize=None,
date_format=None,
doublequote=True,
escapechar=None,
decimal=".",
)
pandas.DataFrame.to_csv()함수를 사용하여 CSV 파일에 DataFrame 쓰기
import pandas as pd
mid_term_marks = {
"Student": ["Kamal", "Arun", "David", "Thomas", "Steven"],
"Economics": [10, 8, 6, 5, 8],
"Fine Arts": [7, 8, 5, 9, 6],
"Mathematics": [7, 3, 5, 8, 5],
}
mid_term_marks_df = pd.DataFrame(mid_term_marks)
print(mid_term_marks_df)
출력:
Student Economics Fine Arts Mathematics
0 Kamal 10 7 7
1 Arun 8 8 3
2 David 6 5 5
3 Thomas 5 9 8
4 Steven 8 6 5
그런 다음 DataFrame mid_term_marks_df를 CSV 파일에 씁니다.
import pandas as pd
mid_term_marks = {
"Student": ["Kamal", "Arun", "David", "Thomas", "Steven"],
"Economics": [10, 8, 6, 5, 8],
"Fine Arts": [7, 8, 5, 9, 6],
"Mathematics": [7, 3, 5, 8, 5],
}
mid_term_marks_df = pd.DataFrame(mid_term_marks)
mid_term_marks_df.to_csv("midterm.csv")
midterm.csv라는 파일을 만들고 행의 인접한 값이 쉼표 ,로 구분 된 파일에 DataFrame 값을 씁니다.
midterm.csv 파일의 내용은 다음과 같습니다.
,Student,Economics,Fine Arts,Mathematics
0,Kamal,10,7,7
1,Arun,8,8,3
2,David,6,5,5
3,Thomas,5,9,8
4,Steven,8,6,5
기본적으로pandas.DataFrame.to_csv()함수는 DataFrame의 색인도 CSV에 기록하지만 색인이 모든 경우에 항상 유용한 것은 아닙니다.
색인을 무시하고pandas.DataFrame.to_csv()함수를 사용하여 CSV 파일에 DataFrame 쓰기
인덱스를 무시하려면pandas.DataFrame.to_csv()함수에서index=False를 설정할 수 있습니다.
import pandas as pd
mid_term_marks = {
"Student": ["Kamal", "Arun", "David", "Thomas", "Steven"],
"Economics": [10, 8, 6, 5, 8],
"Fine Arts": [7, 8, 5, 9, 6],
"Mathematics": [7, 3, 5, 8, 5],
}
mid_term_marks_df = pd.DataFrame(mid_term_marks)
mid_term_marks_df.to_csv("midterm.csv", index=False)
이 경우midterm.csv 파일의 내용은 다음과 같습니다.
Student,Economics,Fine Arts,Mathematics
Kamal,10,7,7
Arun,8,8,3
David,6,5,5
Thomas,5,9,8
Steven,8,6,5
때때로 DataFrame의 내용을 CSV 파일에 쓰는 동안UnicodeEncodeError가 발생할 수 있습니다. 이 경우utf-8 인코딩 형식을 활성화하는encoding='utf-8'을 설정할 수 있습니다.
pandas.DataFrame.to_csv()함수에서 구분자를 지정합니다
기본적으로 DataFrame을 CSV 파일에 쓰는 동안 값은 쉼표로 구분됩니다. 다른 기호를 구분 기호로 사용하려면sep 매개 변수를 사용하여 지정할 수 있습니다.
import pandas as pd
mid_term_marks = {
"Student": ["Kamal", "Arun", "David", "Thomas", "Steven"],
"Economics": [10, 8, 6, 5, 8],
"Fine Arts": [7, 8, 5, 9, 6],
"Mathematics": [7, 3, 5, 8, 5],
}
mid_term_marks_df = pd.DataFrame(mid_term_marks)
mid_term_marks_df.to_csv("midterm.csv", index=False, sep="\t")
이 경우midterm.csv 파일의 내용은 다음과 같습니다.
Student Economics Fine Arts Mathematics
Kamal 10 7 7
Arun 8 8 3
David 6 5 5
Thomas 5 9 8
Steven 8 6 5
여기서 값은 탭으로 구분됩니다.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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