5种常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现

导读：任何原始格式的数据载入DataFrame后，都可以使用类似DataFrame.to_csv()的方法输出到相应格式的文件或者目标系统里。本文将介绍一些常用的数据输出目标格式。

作者：李庆辉

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 CSV

DataFrame.to_csv方法可以将DataFrame导出为CSV格式的文件，需要传入一个CSV文件名。

df.to_csv('done.csv')
df.to_csv('data/done.csv') # 可以指定文件目录路径
df.to_csv('done.csv', index=False) # 不要索引

另外还可以使用sep参数指定分隔符，columns传入一个序列指定列名，编码用encoding传入。如果不需要表头，可以将header设为False。如果文件较大，可以使用compression进行压缩：

# 创建一个包含out.csv的压缩文件out.zip
compression_opts = dict(method='zip',
                        archive_name='out.csv')  
df.to_csv('out.zip', index=False,
          compression=compression_opts)  

02 Excel

将DataFrame导出为Excel格式也很方便，使用DataFrame.to_excel方法即可。要想把DataFrame对象导出，首先要指定一个文件名，这个文件名必须以.xlsx或.xls为扩展名，生成的文件标签名也可以用sheet_name指定。

如果要导出多个DataFrame到一个Excel，可以借助ExcelWriter对象来实现。

# 导出，可以指定文件路径
df.to_excel('path_to_file.xlsx')
# 指定sheet名，不要索引
df.to_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
# 指定索引名，不合并单元格
df.to_excel('path_to_file.xlsx', index_label='label', merge_cells=False)

多个数据的导出如下：

# 将多个df分不同sheet导入一个Excel文件中
with pd.ExcelWriter('path_to_file.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

使用指定的Excel导出引擎如下：

# 指定操作引擎
df.to_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='xlsxwriter')
# 在'engine'参数中设置ExcelWriter使用的引擎
writer = pd.ExcelWriter('path_to_file.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer)
writer.save()

# 设置系统引擎
from pandas import options  # noqa: E402
options.io.excel.xlsx.writer = 'xlsxwriter'
df.to_excel('path_to_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

03 HTML

DataFrame.to_html会将DataFrame中的数据组装在HTML代码的table标签中，输入一个字符串，这部分HTML代码可以放在网页中进行展示，也可以作为邮件正文。

print(df.to_html())
print(df.to_html(columns=[0])) # 输出指定列
print(df.to_html(bold_rows=False)) # 表头不加粗
# 表格指定样式，支持多个
print(df.to_html(classes=['class1', 'class2']))

04 数据库（SQL）

将DataFrame中的数据保存到数据库的对应表中：

# 需要安装SQLAlchemy库
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库对象，SQLite内存模式
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# 取出表名为data的表数据
with engine.connect() as conn, conn.begin():
    data = pd.read_sql_table('data', conn)

# data
# 将数据写入
data.to_sql('data', engine)
# 大量写入
data.to_sql('data_chunked', engine, chunksize=1000)
# 使用SQL查询
pd.read_sql_query('SELECT * FROM data', engine)

05 Markdown

Markdown是一种常用的技术文档编写语言，Pandas支持输出Markdown格式的字符串，如下：

print(cdf.to_markdown())

'''
|    |   x |   y |   z |
|:---|----:|----:|----:|
| a  |   1 |   2 |   3 |
| b  |   4 |   5 |   6 |
| c  |   7 |   8 |   9 |
'''

小结

本文介绍了如何将DataFrame对象数据进行输出，数据经输出、持久化后会成为固定的数据资产，供我们进行归档和分析。

关于作者：李庆辉，数据产品专家，某电商公司数据产品团队负责人，擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。中国人工智能学会会员，企业数字化、数据产品和数据分析讲师，在个人网站“盖若”上编写的技术和产品教程广受欢迎。

本书摘编自《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》，机械工业出版社华章公司2021年出版。转载请与我们取得授权。

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