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Pandas2.2 Series

Serialization & IO & conversion

方法	描述
Series.to_pickle(path, *[, compression, …])	用于将 Series 对象序列化为二进制格式并保存到文件中
Series.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …])	用于将 Series 对象以 CSV（逗号分隔值）格式保存到文件中

pandas.Series.to_csv

pandas.Series.to_csv 方法用于将 Series 对象以 CSV（逗号分隔值）格式保存到文件中。CSV 格式是一种常见的数据交换格式，易于阅读和处理。

参数说明

• path_or_buf：字符串或类似文件的对象，指定保存文件的路径或文件对象。如果为 None，则返回 CSV 字符串。
• sep：可选，字符串，指定分隔符，默认为逗号 ,。
• na_rep：可选，字符串，指定缺失值的表示，默认为空字符串 ''。
• float_format：可选，字符串，指定浮点数的格式。
• columns：可选，列名列表，指定要写入的列。
• header：可选，布尔值或字符串，指定是否写入列名。如果为 True，则写入列名；如果为 False，则不写入列名；如果为字符串，则使用该字符串作为列名。
• index：可选，布尔值，指定是否写入行索引，默认为 True。
• index_label：可选，字符串或序列，指定行索引的列名。
• mode：可选，字符串，指定文件打开模式，默认为 'w'（写入模式）。
• encoding：可选，字符串，指定文件编码，默认为系统默认编码。
• compression：可选，字符串，指定压缩方法。可选值包括 'infer'、'gzip'、'bz2'、'zip'、'xz' 或 None。默认为 'infer'，根据文件扩展名自动推断压缩方法。
• quoting：可选，整数，指定引用规则。可选值包括 csv.QUOTE_MINIMAL、csv.QUOTE_ALL、csv.QUOTE_NONNUMERIC、csv.QUOTE_NONE。
• quotechar：可选，字符串，指定引用字符，默认为双引号 "。
• lineterminator：可选，字符串，指定行终止符，默认为 os.linesep。
• chunksize：可选，整数，指定每次写入的行数。
• date_format：可选，字符串，指定日期格式。
• doublequote：可选，布尔值，指定是否使用双引号转义引号字符，默认为 True。
• escapechar：可选，字符串，指定转义字符。
• decimal：可选，字符串，指定小数点字符，默认为点 .。
• errors：可选，字符串，指定编码错误处理方法，默认为 'strict'。
• storage_options：可选，字典，指定存储选项，用于远程文件系统（如 S3）。

示例

import pandas as pd# 创建一个示例 Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])# 将 Series 保存为 CSV 文件
data.to_csv('data.csv', index_label='Index')# 使用分号作为分隔符
data.to_csv('data_semicolon.csv', sep=';', index_label='Index')# 不写入行索引
data.to_csv('data_no_index.csv', index=False)# 使用 gzip 压缩保存
data.to_csv('data_compressed.csv', compression='gzip', index_label='Index')# 读取 CSV 文件
loaded_data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Index')
print("Loaded Data:\n", loaded_data)# 读取压缩的 CSV 文件
loaded_compressed_data = pd.read_csv('data_compressed.csv', compression='gzip', index_col='Index')
print("Loaded Compressed Data:\n", loaded_compressed_data)

结果

1. 保存为 CSV 文件

   • 文件路径：data.csv
   • 数据内容：

     Index,value
     A,10
     B,20
     C,30
     D,40
     E,50
     

   • 分隔符：逗号 ,
   • 行索引列名：Index

2. 使用分号作为分隔符

   • 文件路径：data_semicolon.csv
   • 数据内容：

     Index;value
     A;10
     B;20
     C;30
     D;40
     E;50
     

   • 分隔符：分号 ;
   • 行索引列名：Index

3. 不写入行索引

   • 文件路径：data_no_index.csv
   • 数据内容：

     value
     10
     20
     30
     40
     50
     

   • 分隔符：逗号 ,
   • 行索引：不写入

4. 使用 gzip 压缩保存

   • 文件路径：data_compressed.csv
   • 数据内容：压缩后的 CSV 文件
   • 压缩方法：gzip
   • 行索引列名：Index

5. 读取 CSV 文件

   • 文件路径：data.csv
   • 加载的数据：

         value
     Index      
     A        10
     B        20
     C        30
     D        40
     E        50
     

6. 读取压缩的 CSV 文件

   • 文件路径：data_compressed.csv
   • 加载的数据：

         value
     Index      
     A        10
     B        20
     C        30
     D        40
     E        50
     

通过这些示例，可以看到 pandas.Series.to_csv 方法如何将 Series 对象保存为 CSV 文件，并支持不同的分隔符、压缩方法和其他格式选项。读取时可以使用 pd.read_csv 方法恢复数据。