1樓：sky不用太多
文字內容如下：
12-06 14:50:23.
600: i/activitymanager(605): displayed com.
suning.numberlocation/.numberlocationactivity:
+125ms
12-06 14:50:52.
581: i/activitymanager(605): displayed com.
suning.numberlocation/.numberlocationactivity:
+126ms
12-06 14:51:21.
391: i/activitymanager(605): displayed com.
suning.numberlocation/.numberlocationactivity:
+108ms
12-06 14:51:50.
652: i/activitymanager(605): displayed com.
suning.numberlocation/.numberlocationactivity:
+121ms
想使用python擷取每一行中的特定資料，然後把它們寫入到csv檔案中！
想擷取每一行中的3段字串 “numberlocation” “numberlocationactivity” “125”
在csv中看到的期待結果是（一行輸出3段字串）：
numberlocation numberlocationactivity 125
python[1] （英國發音：/ˈpaɪθən/ 美國發音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一種物件導向的解釋型計算機程式設計語言，由荷蘭人guido van rossum於2023年發明，第一個公開發行版發行於2023年。
python是純粹的自由軟體， 源**和直譯器cpython遵循 gpl(gnu general public license)協議[2] 。python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮排。
python具有豐富和強大的庫。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用python快速生成程式的原型（有時甚至是程式的最終介面），然後對其中[3] 有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。
需要注意的是在您使用擴充套件類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現。
2樓：玖零
指定encoding為utf-8
df.to_csv('/users/aimei0212/desktop/ll.csv',encoding='utf-8')
3樓：初端靜
csv檔案最早用在簡單的資料庫裡，由於其格式簡單，並具備很強的開放性，所以起初被**家用作自己圖集的標記。csv檔案是個純文字檔案，每一行表示一張**的許多屬性。你在收一套圖集時，只要能找到它的csv檔案，用專用的軟體校驗後，你對該圖集的狀況就可以瞭如指掌。
每行相當於一條記錄，是用“，”分割欄位的純文字資料庫檔案。
4樓：休昊宇
encoding = 'utf_8_sig'
如何將pandas.dataframe的資料寫入到檔案中
5樓：apple哲皓
步驟操作方法如下：
1、環境準備:
a、右擊桌面上選擇【open in terminal】 開啟終端。
b、在彈出的終端中輸入【ipython】進入python的直譯器中，如圖1所示。
2、匯入所需要的包：
匯入實驗常用的python包。如圖2所示。
【import pandas as pd】pandas用來做資料處理。
【import numpy as np】numpy用來做高維度矩陣運算.
【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用來做資料視覺化。
3、pandas資料寫入到csv檔案中：
【names = [‘bob’,’jessica’,’mary’,’john’,’mel’]】建立一個names列表
【 births = [968,155,77,578,973]】建立一個births 列表
【dataset = list(zip(names,births))】用 zip 函式將這兩個列表合併在一起
【dataset】檢視生成的資料
【df = pd.dataframe(data = dataset ,columns=[‘names’,’births’])】用生成的資料生成一個dataframe物件
【df】檢視生成的dataframe
將建立的資料寫入到/opt/births1880.csv檔案中，
【df.to_csv(‘/opt/births1880.csv’, index=false, header=false )】將df寫入到檔案中
【ls /opt/births1880.csv】檢視檔案是否存在
【cat /opt/births1880.csv】檢視檔案內容
4、pandas讀取csv中的資料
讀取步驟3生成的資料，如圖5所示。
【local_data = r’/opt/births1880.csv’】將檔案路徑賦到變數local_data中
【df2 = pd.read_csv(local_data,header=none)】讀取內容賦值到df2
【df2】檢視df2的值
【 df3 = pd.read_csv(local_data,header=none,names=[‘names’,’births’])】指定列名字賦值到df3
【df3】檢視df3的值
pandas是python下一個開源資料分析的庫，它提供的資料結構dataframe極大的簡化了資料分析過程中一些繁瑣操作,dataframe是一張多維的表，大家可以把它想象成一張excel表單或者sql表。之前這篇文章已經介紹了從各種資料來源將原始資料載入到dataframe中，這篇檔案介紹怎麼將處理好的dataframe中的資料寫入到檔案和資料庫中。
參考資料
部落格園.部落格園[引用時間2018-1-2]
6樓：纓靜蕾宛
首先是引入pandas和numpy，這是經常配合使用的兩個包，pandas依賴於numpy，引入以後我們可以直接使用np/pd來表示這個兩個模組
先建立一個時間索引，所謂的索引（index)就是每一行資料的id，可以標識每一行的唯一值
為了快速入門，我們看一下如何建立一個6x4的資料：randn函式用於建立隨機數，參數列示行數和列數，dates是上一步建立的索引列
我們還可以使用字典來建立資料框，例如建立一個列名為a的資料框，索引是自動建立的整數
這又是一個字典建立dataframe的例子
假如字典內的資料長度不同，以最長的資料為準，比如b列有4行：
可以使用dtypes來檢視各行的資料格式
接著看一下如何檢視資料框中的資料，看一下所有的資料
使用head檢視前幾行資料（預設是前5行），不過你可以指定前幾行
檢視前三行資料
使用tail檢視後5行資料
檢視資料框的索引
檢視列名用columns
檢視資料值，用values
檢視描述性統計，用describe
使用type看一下輸出的描述性統計是什麼樣的資料型別——dataframe資料
使用t來轉置資料，也就是行列轉換
對資料進行排序，用到了sort，引數可以指定根據哪一列資料進行排序。
7樓：
看這裡的完整解釋，非常簡單
df.to_excel('test.xlsx')
網頁連結
python如何用pandas匯入csv檔案資料？ 50
8樓：匿名使用者
data['tradedate']
不是data['tradedata']
date date date !!
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