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接触pandas之后感觉它的很多功能似乎跟numpy有一定的重复，尤其是各种运算。不过，简单的了解之后发现在数据管理上pandas有着更为丰富的管理方式，其中一个很大的优点就是多出了对数据文件的管理。 如果想保存numpy中的数组元素到一个文件中，通过纯Python的文件写入当然是可以实现的，但是总觉得是少了一点便捷性。在这方面，pandas工具的使用就会让工作方便很多。下面通过一个简单的小例子来演示一下。 首先，创建numpy中的数组。

接着，为了能够使这组数据成为可以让pandas处理的数据，需要通过这个数组创建pandas的DataFrame。 这样，就可以通过pandas中DataFrame的to_csv方法实现数据文件的存储了。具体如下：

打开csv文件可以看出，转换成DataFrame的同时，数据信息增加了行列标题信息。 通过电子表格软件打开csv文件的效果如下： 大部分情况下，我们不需要行、列信息。则代码改为：

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ‘, na_rep=”, float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar=’”’, line_terminator=’\n’, chunksize=None, tupleize_cols=False, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal=’.’, **kwds)

Write DataFrame to a comma-separated values (csv) file

path_or_buf : string or file handle, default None File path or object, if None is provided the result is returned as a string. sep : character, default ‘,’ Field delimiter for the output file. na_rep : string, default ‘’ Missing data representation float_format : string, default None Format string for floating point numbers columns : sequence, optional Columns to write header : boolean or list of string, default True Write out column names. If a list of string is given it is assumed to be aliases for the column names index : boolean, default True Write row names (index) index_label : string or sequence, or False, default None Column label for index column(s) if desired. If None is given, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex. If False do not print fields for index names. Use index_label=False for easier importing in R nanRep : None deprecated, use na_rep mode : str Python write mode, default ‘w’ encoding : string, optional A string representing the encoding to use in the output file, defaults to ‘ascii’ on Python 2 and ‘utf-8’ on Python 3. compression : string, optional a string representing the compression to use in the output file, allowed values are ‘gzip’, ‘bz2’, ‘xz’, only used when the first argument is a filename line_terminator : string, default ‘n’ The newline character or character sequence to use in the output file quoting : optional constant from csv module defaults to csv.QUOTE_MINIMAL quotechar : string (length 1), default ‘”’ character used to quote fields doublequote : boolean, default True Control quoting of quotechar inside a field escapechar : string (length 1), default None character used to escape sep and quotechar when appropriate chunksize : int or None rows to write at a time tupleize_cols : boolean, default False write multi_index columns as a list of tuples (if True) or new (expanded format) if False) date_format : string, default None Format string for datetime objects decimal: string, default ‘.’ Character recognized as decimal separator. E.g. use ‘,’ for European data New in version 0.16.0.

pandas的数据，里面都有index,有列头，这个api里详细讲述了如何去掉index和列头

例子： df.to_csv(‘/tmp/9.csv’,columns=[‘open’,’high’],index=False,header=False) 不要列头，不要索引，只要open,high两列。