PandasのDataFrameをCSVに書き出すto_csv関数をマスターしよう！

こんにちは！インストラクターのフクロウです！Pandasでデータをエイヤッといろいろ操作した後に、データを保存しておきたい時があります。

そんなときには、データフレームをCSVファイルに保存できるto_csvメソッドがおすすめです！データ解析・機械学習、やって終わりじゃもったいない！

この記事でto_csvをマスターして、Pythonプログラムで作ったデータをファイルとして保存するという作業をあなたの機械学習ライフに追加してみましょう！

開発環境

この記事を書くために使った開発環境は以下のとおりです。

OSが異なっても基本的には同じ操作で記事中のプログラムは再現できるので、試してみてください！

to_csvのAPI

to_csvはDataFrameのメソッドです。引数や返り値の詳しい解説は以下のページを参照してください。

上のページは公式ドキュメントですが、引数がたくさんあって混乱しちゃうかもしれません。次の章で特に大切な部分の使い方を紹介していきます！

また、この関数はCSVに書き出す機能ですが、逆にCSVから読み込む関数もあります。これについては以下の記事解説していますよ！

【Pandas入門 pd.read_csv】CSVファイルをデータフレームに読み込む!

更新日：2024年3月1日

to_csvの使い方

[前準備]DataFrameの作成

まずライブラリをimportします。

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets

# sklearnからデータセットを読み込みます
iris = datasets.load_iris()

# データセットからDataFrameを作成します。ここでは列が特徴になっていて、クラスをlabel列として追加しておきます。
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df["lable"] = [iris.target_names[i] for i in iris.target]
df.head()

df.to_csv("./iris1.csv")

df.to_csv("./iris2.tsv", sep="t") # tはTABを表す特殊な記号です。

df.to_csv("./iris3.csv", 
          header=False, # ヘッダー情報を削除
          index=False   # 行インデックスを削除
         )

まとめ

この記事ではPandasのDataFrameをCSVファイルに保存する方法を解説しました。CSVファイルへの保存の要点は、