pandasでcsvファイルの書き出し・追記（to_csv）
panda.DataFrameまたはpandas.Seriesのデータをcsvファイルとして書き出したり既存のcsvファイルに追記したりしたい場合は、to_csv()メソッドを使う。
以下の内容を説明する。
to_csvメソッドでcsvファイル書き出し、保存to_csv()の引数- 特定の列のみ書き出す:
columns - ヘッダー、インデックスありなし:
header,index - エンコーディング:
encoding - 区切り文字:
sep - 書き込みモード:
mode
- 特定の列のみ書き出す:
- 既存のcsvファイルに追記
例として以下のデータを使用する。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/src/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57
サンプルのcsvファイルはコチラ。
以下の例はpandas.DataFrameだが、pandas.Seriesでも同様。
csvファイルの読み込みについては以下の記事を参照。
そのほかpandasでのExcelファイル、jsonファイルの読み書き（入出力）については以下の記事を参照。
- 関連記事: pandasでExcelファイル（xlsx, xls）の読み込み（read_excel）
- 関連記事: pandasでExcelファイル（xlsx, xls）の書き込み（to_excel）
- 関連記事: pandasでJSON文字列・ファイルを読み込み（read_json）
- 関連記事: pandas.DataFrameをJSON文字列・ファイルに変換・保存（to_json）
to_csvメソッドでcsvファイル書き出し、保存
panda.DataFrameまたはpandas.Seriesのメソッドとしてto_csv()が用意されている。
第一引数にパスを指定すると、csvファイルが出力される。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out.csv')
name,age,state,point
Alice,24,NY,64
Bob,42,CA,92
Charlie,18,CA,70
Dave,68,TX,70
Ellen,24,CA,88
Frank,30,NY,57
to_csv()の引数
to_csv()メソッドの主な引数をいくつか紹介する。
特定の列のみ書き出す: columns
特定の列だけ書き出したい場合は、引数columnsに列名のリストを指定する。一列だけでもリストで指定する。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_columns.csv', columns=['age'])
name,age
Alice,24
Bob,42
Charlie,18
Dave,68
Ellen,24
Frank,30
デフォルトはNoneですべての列が出力される。
ヘッダー、インデックスありなし: header, index
ヘッダー（列名）、インデックス（行名）のありなしは引数header, indexにTrue or Falseで指定する。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_header_index.csv', header=False, index=False)
24,NY,64
42,CA,92
18,CA,70
68,TX,70
24,CA,88
30,NY,57
デフォルトはどちらもTrue。
エンコーディング: encoding
出力ファイルのエンコーディングは引数encodingで指定する。
Python3の場合、デフォルトはutf-8。
Windowsで日本語を扱う場合などはencoding='cp932'のように、適宜設定すればOK。
区切り文字: sep
区切り文字は引数sepで指定する。
タブ文字\tで区切ったtsvファイルとして保存したい場合は以下のように設定する。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out.tsv', sep='\t')
name age state point
Alice 24 NY 64
Bob 42 CA 92
Charlie 18 CA 70
Dave 68 TX 70
Ellen 24 CA 88
Frank 30 NY 57
デフォルトはカンマ','。
書き込みモード: mode
書き込みモードは引数modeで指定する。
デフォルトは上書きモードの'w'。追記モード'a'については後述。
既存のcsvファイルに追記
to_csv()メソッドの第一引数に既存のcsvファイルのパスを指定した上で引数mode='a'とすると、単純に既存ファイルの末尾にDataFrameの内容がそのまま追記される。
一旦保存したファイルに同じデータを追記する例を示す。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_a.csv')
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_a.csv', mode='a', header=False)
name,age,state,point
Alice,24,NY,64
Bob,42,CA,92
Charlie,18,CA,70
Dave,68,TX,70
Ellen,24,CA,88
Frank,30,NY,57
Alice,24,NY,64
Bob,42,CA,92
Charlie,18,CA,70
Dave,68,TX,70
Ellen,24,CA,88
Frank,30,NY,57
既存のcsvファイルからデータを読み込み、コード上の処理により行や列を追加・更新したDataFrameを同名ファイルに書き出す場合は、mode='w'（デフォルトなので省略可能）で上書き保存すればOK。
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_a_new_column.csv')
df = pd.read_csv('data/dst/to_csv_out_a_new_column.csv', index_col=0)
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57
df['new_col'] = 'new data'
print(df)
# age state point new_col
# name
# Alice 24 NY 64 new data
# Bob 42 CA 92 new data
# Charlie 18 CA 70 new data
# Dave 68 TX 70 new data
# Ellen 24 CA 88 new data
# Frank 30 NY 57 new data
df.to_csv('data/dst/to_csv_out_a_new_column.csv')
name,age,state,point,new_col
Alice,24,NY,64,new data
Bob,42,CA,92,new data
Charlie,18,CA,70,new data
Dave,68,TX,70,new data
Ellen,24,CA,88,new data
Frank,30,NY,57,new data
なお、特別な理由がない限り、元のデータファイルに上書きするよりは別ファイルとして保存するほうが無難。