Pandas to_csv()：导出数据到CSV文件（附带实例）

导出数据到 CSV 文件，主要使用 DataFrame 对象的 to_csv() 方法，语法格式如下：

DataFrame.to_csv(path_or_buf, sep, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, mode, encoding, line_terminator, quoting, quotechar, doublequote, escapechar, chunksize, tupleize_cols, date_format)

各个参数的含义见下表：

参数	说明
path_or_buf	要保存的路径及文件名。
sep	分隔符，默认值为“,”。
na_rep	指定空值的输出方式，默认值为空字符串。
float_format	指定浮点数的输出格式，要用双引号括起来。
columns	指定要导出的列，用列名列表表示，默认值为 None。
header	指定是否输出列名，默认值为 True。
index	指定是否输出索引，默认值为 True。
index_label	索引列的列名，默认值为 None。
encoding	编码方式，默认值为 utf-8。
line_terminator	换行符，默认值为 \n。
quoting	导出的字段是否加双引号，默认值为 0，表示不加双引号；如果值为 1，则每个字段都会加上双引号，数值也会被当作字符串看待。
quotechar	引用字符，quoting=1 时可以指定引号字符为双引号或单引号。
chunksize	一次写入 CSV 文件的行数，当 DataFrame 对象数据特别大时需要分批写入。
date_format	日期输出格式。

下面介绍 to_csv() 方法常用功能，举例如下，df 为 DataFrame 对象。
1) 保存在相对位置，程序所在路径下：

df.to_csv(path_or_buf='Result.csv')

2) 保存在绝对位置：

df.to_csv(path_or_buf='d:/Result.csv')

3) 分隔符。使用问号（？）分隔符分隔需要保存的数据：

df.to_csv(path_or_buf='Result.csv', sep='?')

4) 替换空值，缺失值保存为 NA：

df.to_csv(path_or_buf='Result1.csv', na_rep='NA')

5) 格式化数据，保留两位小数：

df.to_csv(path_or_buf='Result1.csv', float_format='%.2f')

6) 保留某列数据，保存索引列和 name 列：

df.to_csv(path_or_buf='Result.csv', columns=['name'])

7) 不保留列名：

df.to_csv(path_or_buf='Result6.csv', header=False, encoding='gb2312')

8) 不保留行索引：

df.to_csv(path_or_buf='Result7.csv', index=False, encoding='gb2312')