python数据导出为csv文件

python数据导出为csv文件

1 介绍

将 list 或 numpy.narray 类型的数据导出为csv文件（同理可扩展到导出为excel，即写入的文件格式为xls，且最后使用to_excel()方法）

2 包及相关方法

pandas

• DataFrame()
• join()
• to_csv() / to_excel()

3 代码

import pandas as pd
def dataToCsv(file, data, columns, target):
    data = list(data)
    columns = list(columns)
    file_data = pd.DataFrame(data, index=range(len(data)), columns=columns)
    file_target = pd.DataFrame(target, index=range(len(data)), columns=['target'])
    file_all = file_data.join(file_target, how='outer')
    file_all.to_csv(file)

4 说明

输入：

• file：文件对象
• data：数据集的数据部分
• columns：数据集的特征名称
• target：数据集的结果

5 相关方法

• pandas.DataFrame
  • 类似于数据库表结构的数据结构，其含有行索引和列索引
  • 构建方法：DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
    • data：numpy.narray，dict（包括系列，数组等），DataFrame
    • index：索引或数组类
    • columns：索引或数组类，作为列标签
    • dtype：数据类型
    • copy：复制，复制数据的输入
• pandas.DataFrame.join()
  • dataframe内置的快速合并的方法
  • join(other, on=None, how=‘left’, lsuffix=’’, rsuffix=’’, sort=False)
    • other：合并的列dataframe
    • on：列名，如果右表的索引值正是左表的某一列的值，这时可以通过将 右表的索引 和 左表的列 对齐合并
    • how：数据融合的方法， {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认 ‘left’
    • Isuffix：列名重复时，左表的列名添加的后缀名称
    • rsuffix：列名重复时，右表的列名添加的后缀名称
    • sort：是否根据合并的key进行排序
• pandas.DataFrame.to_csv()
  • path_or_buf：文件路径或文件对象
  • sep：分隔符，默认‘,’
  • na_rep：替换空值，默认空
  • float_format：格式
  • cols：是否保留某列数据，默认空
  • header：是否保留列名，默认保留
  • index：是否保留索引，默认保留

查看代码：myPythonLearning/outputData.py