Metode 'Series.to_csv()' di Pandas mengeluarkan objek seri yang ditentukan dalam notasi nilai yang dipisahkan koma (csv). Fungsi ini hanya mengambil nilai dari rangkaian dan mengubah formatnya dengan menambahkan koma untuk pemisahan nilai indeks dan kolom.
Untuk menggunakan fungsi ini, kita harus menggunakan sintaks berikut:
Artikel ini akan memberi Anda dua teknik berbeda untuk mempelajari cara menggunakan metode ini dalam program python.
Contoh #1: Memanfaatkan Metode Series.to_csv() untuk Mengonversi Seri Dengan DatetimeIndex ke Nilai yang Dipisahkan Koma
Untuk memodifikasi seri menjadi format CSV, kami akan menggunakan fungsi 'Series.to_csv()'. Ilustrasi ini akan menghasilkan seri dengan DatetimeIndex dan kemudian mengubahnya menjadi format nilai yang dipisahkan koma.
Untuk menjalankan metode ini, kita harus memiliki alat yang mendukung pemrograman python. Alat 'Spyder' dipilih untuk mengkompilasi kode. Untuk menulis skrip di atasnya, pertama-tama kami meluncurkan alat yang diinstal di sistem kami. Program python membutuhkan perpustakaan untuk menggunakan metodenya untuk mencapai hasil yang diperlukan. Pustaka yang kami muat di sini adalah 'Panda'. Di baris kode yang sama, alias perpustakaan ini diidentifikasi sebagai 'pd'. Jadi, di mana pun dalam program, kita perlu menulis 'pandas' untuk mengakses suatu fungsi. Kami malah akan menulis 'pd'.
Langkah pertama untuk memulai dengan kode adalah membuat seri Pandas. Kita perlu menulis 'pd' untuk menggunakan metode pembuatan seri dari pandas. Fungsi “pd.Series()” dipanggil untuk membuat rangkaian dengan nilai yang ditentukan. Nilai yang kami berikan untuk seri ini adalah “Istanbul”, “Izmir”, “Ankara”, “Ankara”, “Antalya”, “Konya”, dan “Bursa”. Jika Anda ingin memberi nama pada array nilai ini, Anda dapat melakukannya dengan menggunakan parameter “name”. Di sini, kami menamai larik nilai ini 'Kota' karena memegang nama 6 kota. Untuk menyimpan seri ini, objek seri 'Turki' telah dibuat.
Untuk membuat DatetimeIndex, kita telah memanggil metode “pd.date_range()”. Di antara tanda kurung fungsi ini, kami telah melewati 4 argumen yaitu: 'mulai', 'frekuensi', 'titik', dan 'tz'.
Argumen 'mulai' mengambil tanggal dan waktu untuk mulai menghasilkan rentang tanggal darinya. Di sini, kami telah menentukan tanggal dan waktu mulai sebagai '2022-03-02 02:30'. Parameter 'freq' mengklasifikasikan frekuensi untuk rentang tanggal. Jadi, kami memberinya nilai 'D'. Sekarang, itu akan membuat rentang tanggal pada frekuensi harian. Argumen 'periode' diatur ke '6' yang berarti akan menghasilkan rentang tanggal selama 6 hari. Parameter terakhir adalah 'tz' yang menentukan zona waktu untuk area yang ditentukan. Kami telah menentukan zona waktu untuk 'Asia/Istanbul'.
Untuk menyimpan rentang tanggal ini, kami telah membuat variabel 'Datetime' variabel. Untuk mengatur DatetimeIndex, kami telah menggunakan properti 'Series.index'. Nama seri 'Turki' disertakan dengan properti '.index' dan menetapkan rentang waktu tanggal yang disimpan dalam variabel 'Datetime'. Dengan demikian, properti 'index' akan mengambil nilai dari variabel 'Datetime' dan menjadikannya daftar indeks dari seri 'Turki'. Terakhir, untuk melihat seri keluaran, kami telah menggunakan metode 'print()' dan meneruskan seri 'Turki' sebagai input untuk menampilkan kontennya.
Kami baru saja menekan opsi 'Jalankan file' untuk menjalankan skrip. Akibatnya, kita dapat melihat rangkaian dengan DatetimeIndex mulai dari “2022-03-02 02:30:00+03:00” dan berakhir pada “2022-03-07 02:30:00+03:00″ membuat titik dari 6 hari. Di bawah seri 'Freq :D', nama daftar array 'Kota' dan 'objek' dtype juga disebutkan.
Sekarang, kita akan belajar mengonversi seri ini yang baru saja kita lihat di snapshot di atas ke format CSV. Untuk mengubah seri menjadi nilai yang dipisahkan koma, kami memiliki metode yang disediakan oleh modul pandas yaitu “Series.to_csv()”. Metode ini mengambil nilai dari rangkaian yang disediakan dan menambahkan koma di antara nilai kolom.
Fungsi “Series.to_csv()” dipanggil. Nama seri yang ingin kita konversi disebutkan dengan metode sebagai “Turkey.to_csv()”. Untuk mempertahankan nilai yang dipisahkan koma, kami telah membuat variabel 'Comma_Separated' dan kemudian meletakkan kontennya di jendela output dengan menjalankan fungsi 'print()'.
Berikut adalah seri kami dalam format csv. Kita dapat melihat di snapshot bahwa indeks dan nilai seri telah dipisahkan menggunakan koma di dalamnya.
Contoh #2: Memanfaatkan Metode Series.to_csv() untuk Mengonversi Deret Dengan Nilai NaN menjadi Nilai yang Dipisahkan Koma
Teknik kedua untuk menggunakan metode “Series.to_csv()” adalah dengan menerapkan metode ini untuk mengonversi rangkaian yang menyimpan beberapa entri nol ke dalam format CSV.
Kami awalnya mengimpor paket yang diperlukan. 'pd' dijadikan alias untuk panda dan 'np' sebagai alias untuk numpy. Toolkit numpy dimuat di sini karena kami akan membuat beberapa entri null ke dalam seri kami menggunakan 'np.NaN' saat membuatnya menggunakan metode pandas 'pd.Series()'.
Fungsi 'pd.Series()' dipanggil untuk membuat seri panda dengan nilai berikut: 'Nile', 'Amazon', np.NaN, 'Gangga', 'Mississippi', 'np.NaN', 'Yangtze', “Danube”, “Mekong”, “np.NaN”, dan “Volga”. Ada total 21 nilai yang ditentukan untuk seri di mana 3 entri memegang nilai 'np.NaN' yang berarti 3 nilai hilang dalam seri. Properti 'nama' menentukan nama untuk larik nilai ini yang kami berikan 'Judul'. Properti 'indeks' digunakan untuk mengatur daftar indeks yang ditentukan pengguna alih-alih menggunakan daftar default.
Di sini, kami ingin daftar indeks dengan nilai '10', '11', '12', '13', '14', '16', '17', '18', '19', '20', dan 21”. Sekarang, seri kami akan memiliki daftar indeks mulai dari '10' bukan '0'. Sekarang, simpan seri ini sehingga kita dapat menggunakannya nanti dalam program. Kami telah menginisialisasi objek seri 'Rivers' dan membagikannya seri output yang dihasilkan dari pemanggilan metode 'pd.Series()'. Rangkaian tersebut dapat dilihat dengan cara dipajang menggunakan fungsi “print()” oleh python.
Output yang diberikan pada terminal mencetak seri yang daftar indeksnya dimulai dari 10 dan berakhir pada 21 yang berarti bahwa seri tersebut memiliki 21 nilai.
Seri akan diubah menjadi format CSV dengan metode “Series.to_csv()”.
Kami telah memanggil metode 'Series.to_csv()' dengan seri kami 'Turki'. Oleh karena itu, metode ini akan mengambil nilai dari seri 'Turki' dan mengonversinya ke format nilai yang dipisahkan koma. Hasilnya disimpan dalam variabel “Converted_csv”. Dan akhirnya, seri yang dikonversi dicetak dengan bantuan fungsi 'print()'.
Dalam cuplikan hasil di bawah ini, Anda dapat melihat bahwa nilai dari rangkaian tersebut sekarang diubah dengan cara di mana koma digunakan untuk memisahkannya dari daftar indeks. Selain itu, jika nilainya tidak ada, hanya nomor indeks yang dicetak dengan koma.
Kesimpulan
Modifikasi seri panda ke format CSV adalah pendekatan praktis. Ini dapat dicapai dengan menggunakan fungsi “Series.to_csv()” pandas. Panduan ini mempraktikkan dua teknik untuk menggunakan metode ini. Dalam ilustrasi pertama, kami telah memanggil metode ini untuk mengonversi seri dengan DatetimeIndex ke format nilai yang dipisahkan koma. Instance ke-2 menggunakan fungsi “Series.to_csv()” untuk mengubah rangkaian dengan beberapa entri yang hilang ke dalam format CSV. Kedua teknik tersebut telah diterapkan secara praktis menggunakan alat 'Spyder' pada sistem operasi Windows.