Exporter un DataFrame en CSV avec to_csv()
La méthode to_csv() de Pandas permet d’exporter un DataFrame en fichier CSV. Elle offre plusieurs options pour personnaliser l’export, comme l’inclusion ou l’exclusion de l’index, le séparateur, ou encore l’encodage.
Fonctions :
-
to_csv()
La méthode to_csv() de pandas permet d'exporter un DataFrame vers un fichier CSV. Cela est particulièrement utile pour enregistrer des résultats, des prévisions, ou pour partager des données avec d'autres utilisateurs ou systèmes. index=False : Cela permet de ne pas inclure l'index du DataFrame dans le fichier CSV. Si vous souhaitez inclure l'index, vous pouvez omettre cet argument ou le définir à True.
Importation :
import pandas as pd
Attributs :
Paramètre Description path_or_buffer
Le chemin où le fichier CSV sera sauvegardé (peut être une chaîne de caractères pour un fichier ou un objet buffer). index
Si True
, les indices du DataFrame seront exportés, sinonFalse
.header
Si True
, exporte les noms des colonnes. Par défaut, il estTrue
.sep
Le séparateur à utiliser dans le fichier (par défaut ,
pour CSV).encoding
Permet de définir l'encodage du fichier (par exemple, 'utf-8'
ou'latin1'
).Exemple de code :
import pandas as pd # Exemple de DataFrame data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # Exporter le DataFrame en CSV df.to_csv('utilisateurs.csv', index=False)
Explication du code :
- Un DataFrame
df
est créé à partir de données sous forme de dictionnaire. - Le DataFrame est ensuite exporté en fichier CSV sous le nom
'utilisateurs.csv'
. L'argumentindex=False
garantit que l'index du DataFrame ne sera pas inclus dans le fichier final.
Remarque :
- Si vous souhaitez ajouter des données à un fichier CSV existant au lieu de le remplacer, vous pouvez utiliser l'argument
mode='a'
pour l'ajout.
Conseils supplémentaires :
- Encodage : Lorsque vous travaillez avec des caractères spéciaux ou des caractères non latins (par exemple, des accents ou des caractères chinois), pensez à spécifier l'argument
encoding='utf-8'
pour éviter les problèmes d'encodage. - Séparateurs personnalisés : Si vous préférez un autre séparateur, comme un point-virgule (
;
), vous pouvez utiliser l'argumentsep=';'
.
- Un DataFrame