Як зберегти dataframe у csv файл (python)

CSV (від англ. comma-separated values 'значення, розділені комою', іноді character-separated values 'значення, розділені символом') — файловий формат для представлення табличних даних, у якому поля відокремлюються символом коми (або крапкою з комою) та переходу на новий рядок. Поля, що містять коми, декілька рядків, або лапки (позначаються подвійними лапками), мають обмежуватися з обох боків лапками. CSV формат простий та зручний для програмної обробки, тому його часто використовують для збереження різноманітнийх табличних даних з метою подальшої обробки їх різноманітними програмами. Практично усі сучасні мови, які займаються обробкою даних, мають зручні функції для читання даних у даному форматі.

Для збереження DataFrame у csv файл у Python використовується метод(функція) to_csv() класу pandas.DataFrame. Наприклад так:

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Years": [1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1997],
    "Price1": [1, 5, 6, 10, 8, 9, 2],
    "Price2": [5, 6, 7, 8, 9, 15, 12],
    })
df.to_csv(r"C:\data\report_df.csv", index=False, sep=";")

r спереду адресу означає, що не потрібно враховувати службові символи у рядку шляху. Без r у windows шлях прийшлось би писати через дві косі риски, так:

df.to_csv("C:\\data\\report_df2.csv", index=False, sep=";")

Найбільш корисні аргументи методу to_csv наведено в таблиці.

Сценарій	Аргумент	Приклад
Змінити розділювач по замовчуванню	sep	df.to_csv(…, sep=';')
Записати без індексів	index	df.to_csv(…, index=False)
Записати без заголовків	header	df.to_csv(…, header=False)
Записати підмножину стовпчиків	columns	df.to_csv(…, columns=['x', 'y'])
Кодування формату файлу	encoding	df.to_csv(…, encodings='utf-8')
Стиснути   CSV	compression	df.to_csv(…, compression='gzip')
Задати формат часу	date_format	df.to_csv(…, date_format='%d/%m%Y')
Зберегти NaNs as "N/A"	na_rep	df.to_csv(…, na_rep='N/A')