Python Pandas Series.to_csv()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.to_csv()函数将给定的系列对象写入以逗号分隔的值(csv)文件/格式。

用法： Series.to_csv(*args, **kwargs)

参数：
path_or_buf:文件路径或对象，如果提供None，则结果以字符串形式返回。
sep:长度为1的字符串。输出文件的字段定界符。
na_rep:缺少数据表示。
float_format:浮点数的格式字符串。
columns:要写的专栏
header:如果给出了字符串列表，则假定它是列名的别名。
index:写行名(索引)。
index_label:索引列的列标签(如果需要)。如果没有给出，并且标头和索引为True，则使用索引名称。
mode:Python写入模式，默认为“ w”。
encoding:一个字符串，表示要在输出文件中使用的编码。
compression:压缩模式包括以下几种可能的值：{'infer'，'gzip'，'bz2'，'zip'，'xz'，无}。
quoting:默认为csv.QUOTE_MINIMAL。
quotechar:长度为1的字符串。用于引用字段的字符。

返回：无或str

范例1：采用Series.to_csv()函数将给定的系列对象转换为csv格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe / Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.to_csv()函数将给定的Series对象转换为逗号分隔的格式。

# convert to comma-seperated 
sr.to_csv()

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.to_csv()函数已将给定的Series对象转换为逗号分隔的格式。

范例2：采用Series.to_csv()函数将给定的系列对象转换为csv格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.to_csv()函数将给定的Series对象转换为逗号分隔的格式。

# convert to comma-seperated 
sr.to_csv()

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.to_csv()函数已将给定的Series对象转换为逗号分隔的格式。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.to_csv()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。