1.首先查询当前的工作路径:
- import os
- os.getcwd() #获取当前工作路径
2.to_csv()是DataFrame类的方法,read_csv()是pandas的方法
转自:https://blog.csdn.net/toshibahuai/article/details/79034829
- dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例,参数解释如下
-
路径 path_or_buf: A string path to the file to write or a StringIO
- dt.to_csv('Result.csv') #相对位置,保存在getwcd()获得的路径下
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv') #绝对位置
-
分隔符 sep : Field delimiter for the output file (default ”,”)
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的数据,如果不写,默认是,
-
替换空值 na_rep: A string representation of a missing value (default ‘’)
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',na_rep='NA') #确实值保存为NA,如果不写,默认是空
-
格式 float_format: Format string for floating point numbers
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',float_format='%.2f') #保留两位小数
-
是否保留某列数据 cols: Columns to write (default None)
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',columns=['name']) #保存索引列和name列
-
是否保留列名 header: Whether to write out the column names (default True)
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',header=0) #不保存列名
-
是否保留行索引 index: whether to write row (index) names (default True)
- dt.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result1.csv',index=0) #不保存行索引
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)