Serie Pandas a CSV

Las series.método to_csv () "en pandas sale el objeto de serie especificado en una notación de valores separados por comas (CSV). Esta función simplemente toma los valores de una serie y modifica su formato al agregar comas para la separación de los valores de índice y columna.

Para emplear esta función, tenemos que utilizar la siguiente sintaxis:

Este artículo le proporcionará dos técnicas diferentes para aprender las formas de emplear este método en un programa de Python.

Ejemplo # 1: Utilizando la serie.método to_csv () para convertir una serie con DatetimeIndex a valores separados por comas

Para modificar una serie en un formato CSV, emplearemos la "serie.función to_csv () ”. Esta ilustración generará una serie con un DateTimeIndex y luego la convertirá en un formato de valores separados por comas.

Para poner este método en funcionamiento, debemos tener una herramienta que admita la programación de Python. La herramienta "Spyder" se opta por compilar los códigos. Para escribir el script en él, primero lanzamos la herramienta instalada en nuestro sistema. El programa Python necesita una biblioteca para ejercer sus métodos para lograr el resultado requerido. La biblioteca que hemos cargado aquí es el "pandas". En la misma línea de código, el alias de esta biblioteca se identifica como "PD". Entonces, donde sea del programa, necesitamos escribir "Pandas" para acceder a una función. En su lugar, escribiríamos "PD".

El primer paso para comenzar con el código es generar una serie Pandas. Necesitamos escribir "PD" para emplear el método de creación de la serie de Pandas. El "PD.La función Series () "se llama a construir una serie con los valores especificados. Los valores que hemos proporcionado para la serie son "Estambul", "Izmir", "Ankara", "Ankara", "Antalya", "Konya" y "Bursa". Si desea dar un nombre a esta matriz de valores, puede hacerlo usando el parámetro "Nombre". Aquí, hemos nombrado esta matriz de valores "ciudades", ya que tiene los nombres de 6 ciudades. Para almacenar esta serie, se ha creado un objeto de serie "Turquía".

Para crear un DateTimeIndex, hemos invocado el "PD.método date_range () ". Entre las paréntesis de esta función, hemos aprobado 4 argumentos que son: "Inicio", "Freq", "Potiones" y "TZ".

El argumento de "inicio" toma una fecha y hora para comenzar a generar un rango de fecha a partir de él. Aquí, hemos especificado la fecha y hora de inicio como "2022-03-02 02:30". El parámetro "Freq" está clasificando la frecuencia para el rango de fechas. Entonces, le proporcionamos el valor "D". Ahora, creará un rango de fechas en frecuencia diaria. El argumento del "período" se establece en "6", lo que significa que generará un rango de fecha durante 6 días. El último parámetro es "TZ" que especifica la zona horaria para el área especificada. Hemos especificado la zona horaria para "Asia/Estambul".

Para almacenar este rango de fechas, hemos creado una variable variable "de fecha y hora". Para establecer el DateTimeIndex, hemos empleado la "serie.índice "propiedad. El nombre de la serie "Turquía" se suministra con el ".Index "y asignado a ella el rango de fecha de fecha almacenado en la variable" DateTime ". Por lo tanto, la propiedad "índice" tomará los valores de la variable "DateTime" y los convertirá en la lista de índices de la serie "Turquía". Por último, para ver la serie de salida, hemos empleado el método "print ()" y habemos pasado la serie "Turquía" como entrada para mostrar su contenido.

Acabamos de presionar la opción "Ejecutar archivo" para ejecutar el script. En consecuencia, podemos ver una serie con el DateTimeIndex a partir de "2022-03-02 02: 30: 00+03: 00" y terminando en "2022-03-07 02: 30: 00+03: 00" creando un período de 6 días. Debajo de la serie, el "Freq: D", el nombre de la lista de matriz "Ciudades" y el "Objeto" Dtype también se mencionan.

Ahora, aprenderemos a convertir esta serie que acabamos de ver en la instantánea anterior a un formato CSV. Para modificar la serie a los valores separados por comas, tenemos un método proporcionado por el módulo pandas que es "serie.to_csv () ". Este método toma los valores de la serie proporcionada y agrega comas entre los valores de la columna.

Las series.se llama a la función to_csv () ". El nombre de la serie que queremos convertir se menciona con el método como "Turquía.to_csv () ". Para preservar los valores separados por comas, hemos creado una variable "coma_separated" y luego colocamos su contenido en la ventana de salida invocando la función "print ()".

Aquí está nuestra serie en formato CSV. Podemos ver en la instantánea que el índice y los valores de la serie se han separado utilizando las comas en ellos.

Ejemplo # 2: Utilizando la serie.método to_csv () para convertir una serie con valores NAN a valores separados por comas

La segunda técnica para ejercer la "serie.El método to_csv () ”es aplicar este método para convertir una serie que mantiene algunas entradas nulas en un formato CSV.

Inicialmente hemos importado los paquetes necesarios. El "PD" se hace de un alias para Pandas y "NP" como alias para Numpy. El kit de herramientas Numpy se carga aquí porque haremos algunas entradas nulas en nuestra serie usando "NP.Nan "mientras lo crea usando los pandas" PD.Método Series () ".

El "PD.La función Series () "se invoca para construir una serie Pandas con estos valores:" Nilo "," Amazon ", NP.Nan, "Ganges", "Mississippi", "NP.Nan "," Yangtze "," Danubio "," Mekong "," NP.Nan "y" volga ". Hay un total de 21 valores definidos para la serie de las cuales 3 entradas poseen "NP.Valores de nan ”, lo que significa que faltan 3 valores en la serie. La propiedad "Nombre" está especificando el nombre de esta matriz de valores que proporcionamos "títulos". La propiedad "índice" se utiliza para establecer la lista de índice definida por el usuario en lugar de ir con la lista predeterminada.

Aquí, queremos la lista de índices con los valores "10", "11", "12", "13", "14", "16", "17", "18", "19", "20", y 21 ". Ahora, nuestra serie tendrá la lista de índices a partir de "10" en lugar de "0". Ahora, guarde esta serie para que podamos usarla más adelante en el programa. Hemos inicializado un objeto de serie "ríos" y lo asignamos la serie de salida generada al llamar al "PD.Método Series () ". La serie se puede ver poniéndola en exhibición utilizando la función "print ()" de Python.

La salida renderizada en el terminal imprimió una serie cuya lista de índices comienza a partir de 10 y termina en 21, lo que significa que la serie tiene 21 valores.

La serie se transformará en un formato CSV con la "serie.método to_csv () ".

Hemos invocado la "serie.método to_csv () "con nuestra serie" Turquía ". Por lo tanto, este método tomará los valores de la serie "Turquía" y los convertirá en un formato de valores separados por comas. El resultado se guarda en la variable "convertida_csv". Y en última instancia, la serie convertida se imprime con la ayuda de la función "print ()".

En la instantánea del resultado a continuación, puede ver que los valores de la serie ahora se alteran de una manera donde se usa una coma para separarlos de la lista de índices. Además, donde faltan los valores, solo el número de índice se imprime con una coma.

Conclusión

La modificación de una serie Pandas a un formato CSV es un enfoque práctico. Esto se puede lograr usando la serie Pandas ".función to_csv () ”. Esta guía puso en práctica dos técnicas para emplear este método. En la primera ilustración, hemos invocado este método para convertir una serie con un DateTimeIndex a un formato de valores separados por comas. La segunda instancia utilizó la "serie.función to_csv () ”para modificar una serie con algunas entradas faltantes en un formato CSV. Ambas técnicas se han implementado prácticamente utilizando la herramienta "Spyder" en el sistema operativo de Windows.