Export en CSV, JSON, Excel, Parquet
L’exportation des données vers différents formats est essentielle pour partager, stocker ou analyser les informations dans divers outils. Pandas offre plusieurs méthodes simples et efficaces pour exporter des DataFrames vers des formats courants comme CSV, JSON, Excel ou Parquet. Ce chapitre explore ces méthodes et vous guide à travers les différentes options disponibles pour personnaliser vos exports.
Ce que vous allez apprendre dans cette section :
Exporter un DataFrame en CSV avec to_csv()
Apprenez à utiliser la méthode to_csv() pour exporter un DataFrame au format CSV, un format populaire pour le stockage et l’échange de données tabulaires.
Exporter un DataFrame en CSV sans index avec to_csv()
Découvrez comment exporter un DataFrame au format CSV sans inclure l’index, en utilisant la méthode to_csv() et en spécifiant l’option index=False.
Exporter un DataFrame en JSON avec to_json()
La méthode to_json() permet d’exporter les données d’un DataFrame en format JSON, idéal pour les applications web et l’échange de données entre systèmes.
Exporter un DataFrame en JSON avec différentes options (orient et lines)
Explorez les différentes options de to_json() comme orient pour personnaliser la structure des données et lines pour exporter le JSON ligne par ligne.
Exporter un DataFrame en Excel avec to_excel()
Découvrez comment utiliser la méthode to_excel() pour exporter un DataFrame au format Excel, avec des options pour contrôler l’inclusion de l’index et le nom du fichier.
Exporter un DataFrame en Excel avec plusieurs feuilles (sheet_name)
Apprenez à exporter un DataFrame vers un fichier Excel avec plusieurs feuilles en utilisant sheet_name pour spécifier le nom de chaque feuille de calcul.
Exporter un DataFrame en Parquet avec to_parquet()
Utilisez to_parquet() pour exporter des données au format Parquet, un format optimisé pour les grandes quantités de données, couramment utilisé dans le Big Data.
Exporter un DataFrame en Parquet avec compression (compression=’snappy’)
Apprenez à appliquer une compression sur le fichier Parquet, par exemple avec compression='snappy', pour réduire la taille du fichier tout en optimisant la vitesse de traitement.
Exporter un DataFrame avec des options supplémentaires (encodage, colonnes spécifiques, etc.)
Découvrez comment utiliser des options avancées comme l’encodage, la sélection de colonnes spécifiques, ou l’ajustement de délimiteurs pour exporter un DataFrame selon vos besoins.
Exporter un DataFrame en format HTML avec to_html()
Apprenez à exporter un DataFrame sous forme de tableau HTML avec to_html(), idéal pour intégrer les données dans une page web ou générer des rapports visuels.
💡 L’exportation des données dans des formats variés est essentielle pour partager et analyser les informations avec différents outils, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s’adapter à divers cas d’utilisation.