Pandas保存csv数据的三种方式详解

⽬录

⽅法⼀⽅法⼆⽅法三补充⽅法⼀

import os

import pandas as pd

path = 'data/train/'img_label_list=[]

testList = os.listdir(path)for file in testList: label='aa'

img_label_list.append([file, label])df1 = pd.DataFrame(data=img_label_list, columns=['id', 'label'])df1.to_csv('result.csv',index=False)

⽅法⼆

import os

import pandas as pdpath = 'data/train/'img_list=[]lable_list=[]

testList = os.listdir(path)for file in testList:

img_list.append(file) label='aa'

lable_list.append(label)

img_label_list2 = list(zip(img_list, lable_list))df3 = pd.DataFrame(data=img_label_list2, columns=['filepath', 'label'])df3.to_csv('result.csv',index=False)

⽅法三

import os

import pandas as pdpath = 'data/train/'img_list=[]lable_list=[]

testList = os.listdir(path)for file in testList:

img_list.append(file) label='aa'

lable_list.append(label)

df = pd.DataFrame({\"filename\": img_list, \"label\": lable_list})df.to_csv('result.csv',index=False)

补充

当然Pandas不仅可以实现CSV⽂件数据的保存，还能读写CSV⽂件，下⾯是实现的核⼼代码

使⽤pandas读取CSV

import pandas as pdimport csv

if name == '__main__':

# header=0——表⽰csv⽂件的第⼀⾏默认为dataframe数据的⾏名称,# index_col=0——表⽰使⽤第0列作为dataframe的⾏索引,

# squeeze=True——表⽰如果⽂件只包含⼀列，则返回⼀个序列。

file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv', header=0, index_col=0, squeeze=True)# 结果：

写CSV

stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]]# 打开⽂件，写模式为追加'a'

out = open('../results/write_file.csv', 'a', newline='')# 设定写⼊模式

csv_write = csv.writer(out, dialect='excel')# 写⼊具体内容

csv_write.writerow(stu1)

到此这篇关于Pandas保存csv数据的三种⽅式详解的⽂章就介绍到这了,更多相关Pandas保存csv内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！