如何使用Python将处理后的CSV数据保存至新文件

使用Pandas内置的to_csv()方法即可将处理后的DataFrame保存为新的CSV文件，以下是修改后的完整脚本：

# import pandas with shortcut 'pd'
import pandas as pd
  
# read_csv function which is used to read the required CSV file
data = pd.read_csv('data/dummy-data-export-large.csv')
  
# display
print("Original CSV Data: \n")
print(data)
  
# 一次性删除指定列（替代多次pop的更简洁写法）
columns_to_remove = ['Order ID', 'Day', 'Month', 'Year', 'Product ID', 'Product Tag', 'Sales Person', 'Main Ingredient', 'Product', 'Price']
data = data.drop(columns_to_remove, axis=1)
  
# display
print("\nCSV Data after deleting the columns:\n")
print(data)

# 将处理后的数据保存为新CSV文件
data.to_csv('data/processed-dummy-data.csv', index=False)

关键说明： #

• to_csv()的第一个参数是输出文件的路径，这里指定为data/processed-dummy-data.csv，你可以根据需求修改路径和文件名。
• 参数index=False表示不将DataFrame的索引列写入CSV文件，如果不加这个参数，输出的CSV会多一列默认的索引值，通常这是不需要的。
• 原脚本中多次调用pop()删除列的写法可以优化为drop()方法一次性删除多列，代码更简洁易维护，效果和原脚本完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者napoleon182