本文將會示範三種保存Pandas DataFrame內容的方法
使用DataFrame的to_csv方法將DataFrame的內容轉成CSV檔案。
之後使用files.download方法讓程式來執行檔案下載。
from google.colab import files
df.to_csv('output.csv', encoding = 'utf-8-sig')
files.download('output.csv')
首先，必須先導入drive程式庫，然後執行mount方法。
這裡會將我的Google硬碟對應至/content/drive的路徑下。
第二步，使用open方法開啟檔案，並將其作為to_csv方法的參數去執行產生CSV檔案。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
path = '/content/drive/MyDrive/output.csv'
with open(path, 'w', encoding = 'utf-8-sig') as f:
df.to_csv(f)
這裡將使用gspread程式庫來幫助我處理google試算表。
所以要先導入gspread程式庫並執行認證。
(關於gspread詳細的使用方式，可以參考Google Colab: 用gspread處理Google Spreadsheet的資料)
之後，需要一個試算表用來保存資料，所以準備一個試算表後取得他的key。
在下面的程式碼中，直接將DataFrame內的資料存放到試算表中從sheet1!A1開始的位置。
!pip install gspread
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials
import gspread
import pandas as pd
# Auth
auth.authenticate_user()
gc = gspread.authorize(GoogleCredentials.get_application_default())
spreadsheet_key = 'my_spreadsheet_key'
workbook = gc.open_by_key(spreadsheet_key)
workbook.values_update(
'sheet!A1',
params={
'valueInputOption': 'USER_ENTERED'
},
body={
'values': [df.columns.values.tolist()] + df.values.tolist()
}
)
以上就是本文所示範的三種方式。
希望對你有所幫助。