如何在本地Jupyter Notebook中导出数据集为.csv格式？

在本地Jupyter环境里不用依赖Colab的专属工具，直接通过数据处理库就能把缩放后的数据集导出为CSV文件，常用的两种方法如下：

方法1：用Pandas（推荐，适合结构化数据） #

如果你的缩放后数据集是Pandas DataFrame格式，直接调用to_csv()方法指定本地路径即可：

import pandas as pd

# 假设scaled_data是你已经完成缩放的数据集
# 如果是numpy数组，先转成DataFrame：scaled_df = pd.DataFrame(scaled_data)
scaled_df.to_csv('scaled_dataset.csv', index=False)

• index=False用来避免把DataFrame的索引列写入CSV，不需要的话可以去掉这个参数
• 直接写文件名会保存在当前Jupyter Notebook的工作目录下，也可以写绝对路径（比如'C:/Users/xxx/Documents/scaled_dataset.csv'或者'/home/xxx/Documents/scaled_dataset.csv'）指定保存位置

方法2：用NumPy（适合纯数值数组） #

如果你的数据集是NumPy数组格式，用np.savetxt()也能导出：

import numpy as np

np.savetxt('scaled_dataset.csv', scaled_data, delimiter=',')

• delimiter=','指定逗号作为分隔符，符合CSV格式要求

查看当前工作目录 #

不知道文件存在哪的话，可以用下面的代码查看当前Jupyter的工作路径：

import os
print(os.getcwd())

或者在单元格里执行!pwd（Linux/macOS）、!cd（Windows）查看。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dhananjay Joshi