read_csv और to_csv
read_csv किसी CSV file को DataFrame में load करता है और to_csv उसे वापस लिख देता है।
In this page:
Syntax
df = pd.read_csv("file.csv", sep=",", header=0)
df.to_csv("out.csv", index=False)read_csv/to_csv
pd.read_csv(path) comma-separated text पढ़ता है, जिसमें sep, header, usecols, dtype, parse_dates और na_values जैसे options होते हैं। to_csv(path, index=False) row index के बिना एक file लिखता है। path एक URL या in-memory buffer भी हो सकता है।
Note:
to_csv को index=False पास करें जब तक आपको index की ज़रूरत न हो।
उदाहरण: read_csv/to_csv
import io
import pandas as pd
csv = "name,age,joined\nAnn,28,2024-01-05\nBob,35,2024-02-10"
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv), parse_dates=["joined"])
print(df)
print(df.dtypes)
print(df.to_csv(index=False))
# Output:
# name age joined
# 0 Ann 28 2024-01-05
# 1 Bob 35 2024-02-10
# name object
# age int64
# joined datetime64[ns]
# dtype: object
# name,age,joined
# Ann,28,2024-01-05
# Bob,35,2024-02-10Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- index को एक extra column के रूप में लिखना
- dates parse न करना
- सिर्फ कुछ columns चाहिए होने पर भी सभी columns load करना
चैप्टर सारांश
- read_csv CSV load करता है
- to_csv उसे लिखता है
- usecols और dtype memory बचाते हैं
- index=False index को skip करता है
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