使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例
数组存储成CSV之类的区隔型文件：
下面代码给随机数生成器指定种子，并生成一个3*4的NumPy数组
将一个数组元素的值设为NaN:
In[26]:importnumpyasnp In[27]:np.random.seed(42) In[28]:a=np.random.randn(3,4) In[29]:a[2][2]=np.nan In[30]:print(a) [[0.49671415-0.13826430.647688541.52302986] [-0.23415337-0.234136961.579212820.76743473] [-0.469474390.54256004nan-0.46572975]]
NumPy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，它能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组：
In[31]:np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4")
上面的函数调用中，我们规定了用以保存数组的文件的名称、数组、可选格式、间隔符和一个可选的标题
通过catnp.csv，可以查看刚才所建的np.csv文件的具体内容
利用随机数组来创建pandasDataFrame：
In[38]:df=pd.DataFrame(a) In[39]:df Out[39]: 0123 00.496714-0.1382640.6476891.523030 1-0.234153-0.2341371.5792130.767435 2-0.4694740.542560NaN-0.465730
pandas会自动替我们给数据取好列名
利用pandas的to_csv()方法可以为CSV文件生成一个DataFrame：
In[40]:df.to_csv('pd.csv',float_format='%.2f',na_rep="NAN!")
对于这个方法，我们需要提供文件名、类似于NumPy的savetxt()函数的格式化参数的可选格式串和一个表示NaN的可选字符串
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