Pandase meetod “Series.to_csv()” väljastab määratud seeriaobjekti komadega eraldatud väärtuste (csv) märgetes. See funktsioon lihtsalt võtab väärtused seeriast ja muudab nende vormingut, lisades indeksi ja veeru väärtuste eraldamiseks koma.
Selle funktsiooni kasutamiseks peame kasutama järgmist süntaksit:
See artikkel pakub teile kahte erinevat tehnikat, kuidas õppida seda meetodit Pythoni programmis kasutama.
Näide nr 1: meetodi Series.to_csv() kasutamine DatetimeIndexiga seeria teisendamiseks komadega eraldatud väärtusteks
Seeria muutmiseks CSV-vormingusse kasutame funktsiooni „Series.to_csv()”. See illustratsioon loob DatetimeIndexiga seeria ja teisendab selle seejärel komadega eraldatud väärtuste vormingusse.
Selle meetodi kasutuselevõtuks peab meil olema tööriist, mis toetab pythoni programmeerimist. Koodide koostamiseks on valitud tööriist 'Spyder'. Skripti kirjutamiseks käivitasime esmalt oma süsteemis installitud tööriista. Pythoni programm vajab teeki, et kasutada oma meetodeid soovitud tulemuse saavutamiseks. Siia laaditud raamatukogu on 'Pandad'. Samal koodireal on selle teegi varjunimeks 'pd'. Nii et ükskõik kus programmis peame funktsioonile juurdepääsuks kirjutama 'pandas'. Selle asemel kirjutaksime 'pd'.
Esimene samm koodiga alustamiseks on Pandade seeria genereerimine. Pandade sarja loomise meetodi kasutamiseks peame kirjutama 'pd'. Funktsiooni 'pd.Series()' kutsutakse määratud väärtustega seeria koostamiseks. Sarjadele pakutud väärtused on “Istanbul”, “Izmir”, “Ankara”, “Ankara”, “Antalya”, “Konya” ja “Bursa”. Kui soovite sellele väärtuste massiivile nime anda, saate seda teha parameetri 'name' abil. Siin oleme andnud sellele väärtuste massiivile nimeks 'Linnad', kuna see sisaldab 6 linna nime. Selle sarja salvestamiseks on loodud seeriaobjekt “Türgi”.
DatetimeIndexi loomiseks oleme kasutanud meetodit 'pd.date_range()'. Selle funktsiooni sulgude vahele oleme sisestanud 4 argumenti, mis on: 'start', 'freq', 'periods' ja 'tz'.
Argument 'algus' võtab kuupäeva ja kellaaja, et alustada sellest kuupäevavahemiku loomist. Siin oleme määranud alguskuupäevaks ja kellaajaks '2022-03-02 02:30'. Parameeter „freq” klassifitseerib kuupäevavahemiku sageduse. Niisiis, andsime sellele väärtuse 'D'. Nüüd loob see igapäevase sagedusega kuupäevavahemiku. Argumendiks 'periood' on seatud '6', mis tähendab, et see loob kuupäevavahemiku 6 päevaks. Viimane parameeter on 'tz', mis määrab kindlaksmääratud piirkonna ajavööndi. Oleme määranud ajavööndi 'Aasia/Istanbul' jaoks.
Selle kuupäevavahemiku salvestamiseks oleme loonud muutuja „Datetime” muutuja. DatetimeIndexi määramiseks oleme kasutanud atribuuti „Series.index”. Sarja nimi 'Türgi' on varustatud atribuudiga '.index' ja sellele määratakse muutujas 'Datetime' salvestatud kuupäeva-ajavahemik. Seega võtab atribuut 'indeks' väärtused muutujast 'Datetime' ja muudab need seeria 'Türgi' indeksiloendiks. Lõpuks oleme väljundseeriate vaatamiseks kasutanud meetodit 'print()' ja andnud selle sisu kuvamiseks sisendiks 'Türgi' seeria.
Skripti käivitamiseks vajutasime lihtsalt nuppu 'Käivita fail'. Sellest tulenevalt näeme DatetimeIndexiga seeriat, mis algab '2022-03-02 02:30:00+03:00' ja lõpeb '2022-03-07 02:30:00+03:00', luues perioodi 6 päevast. Sarja all on ära märgitud ka “Freq :D”, massiiviloendi nimi “Cities” ja dtype “object”.
Nüüd õpime teisendama seda seeriat, mida just nägime ülaltoodud pildil, CSV-vormingusse. Seeria muutmiseks komadega eraldatud väärtusteks on meil pandamooduli pakutav meetod, milleks on 'Series.to_csv()'. See meetod võtab esitatud seeria väärtused ja lisab veeru väärtuste vahele komad.
Kutsutakse välja funktsioon 'Series.to_csv()'. Selle seeria nime, mida tahame teisendada, mainitakse meetodiga 'Turkey.to_csv()'. Komaga eraldatud väärtuste säilitamiseks oleme loonud muutuja 'Comma_Separated' ja seejärel lisanud selle sisu väljundaknasse, käivitades funktsiooni 'print()'.
Siin on meie seeria csv-vormingus. Pildil on näha, et indeksi ja seeria väärtused on eraldatud nendes olevate komadega.
Näide nr 2: meetodi Series.to_csv() kasutamine NaN-väärtustega seeria teisendamiseks komadega eraldatud väärtusteks
Teine meetod meetodi „Series.to_csv()” kasutamiseks on selle meetodi kasutamine mõnda nullkirjet sisaldava seeria teisendamiseks CSV-vormingusse.
Vajalikud pakid oleme esialgu sisse toonud. 'pd' on pandade varjunimi ja 'np' numpy varjunimeks. Numpy tööriistakomplekt laaditakse siia, sest me teeme oma seeriasse mõned nullkirjed, kasutades 'np.NaN', luues selle pandade 'pd.Series()' meetodil.
Funktsiooni 'pd.Series()' kutsutakse välja pandaseeria koostamiseks järgmiste väärtustega: 'Niilus', 'Amazon', np.NaN, 'Ganges', 'Mississippi', 'np.NaN', 'Yangtze', “Doonau”, “Mekong”, “np.NaN” ja “Volga”. Seeria jaoks on määratletud kokku 21 väärtust, millest 3 kirjet sisaldavad np.NaN väärtusi, mis tähendab, et seeriast on puudu 3 väärtust. Atribuut 'nimi' määrab selle väärtuste massiivi nime, mille me andsime 'Pealkirjad'. Atribuuti „indeks” kasutatakse vaikeloendi asemel kasutaja määratud registriloendi määramiseks.
Siin tahame indeksiloendit väärtustega '10', '11', '12', '13', '14', '16', '17', '18', '19', '20', ja 21”. Nüüd on meie seerias registriloend, mis algab numbriga 0, mitte numbriga 10. Nüüd salvestage see seeria, et saaksime seda hiljem programmis kasutada. Oleme initsialiseerinud seeriaobjekti 'Rivers' ja jaganud sellele väljundseeria, mis on genereeritud meetodi 'pd.Series()' kutsumisel. Sarja saab näha, pannes selle ekraanile, kasutades pythoni funktsiooni “print()”.
Terminali renderdatud väljund prindis seeria, mille registriloend algab 10-st ja lõpeb 21-ga, mis tähendab, et seerias on 21 väärtust.
Seeria teisendatakse CSV-vormingusse meetodiga „Series.to_csv()”.
Oleme oma sarjas 'Türgi' kasutanud meetodit 'Series.to_csv()'. Seega võtab see meetod väärtused seeriast 'Türgi' ja teisendab need komadega eraldatud väärtuste vormingusse. Tulemus salvestatakse muutujasse „Converted_csv”. Ja lõpuks prinditakse teisendatud seeriad funktsiooni 'print()' abil.
Alloleval tulemuse hetktõmmisel on näha, et seeria väärtusi on nüüd muudetud nii, et nende eraldamiseks registriloendist kasutatakse koma. Veelgi enam, kui väärtused puuduvad, trükitakse komaga ainult indeksi number.
Järeldus
Pandaseeria muutmine CSV-vormingusse on praktiline lähenemine. Seda saab saavutada panda funktsiooni 'Series.to_csv()' abil. See juhend tõi praktikasse selle meetodi kasutamiseks kaks tehnikat. Esimesel illustratsioonil kasutasime seda meetodit DatetimeIndexiga seeria teisendamiseks komadega eraldatud väärtuste vormingusse. 2. eksemplar kasutas funktsiooni „Series.to_csv()” , et muuta puuduvate kirjetega seeria CSV-vormingusse. Mõlemad tehnikad on praktiliselt rakendatud Windowsi operatsioonisüsteemis tööriista 'Spyder' abil.