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 .方法:
to_csv()是DataFrame类的方法,read_csv()是pandas的方法
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
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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