Exportar marco de datos de Pandas a un archivo CSV

Suponga que está trabajando en un proyecto de ciencia de datos y aborda una de las tareas más importantes, es decir, la limpieza de datos. Después de la limpieza de datos, no desea perder su marco de datos limpio, por lo que desea guardar su marco de datos limpio como un CSV. Veamos cómo exportar un DataFrame de Pandas a un archivo CSV. 
Pandas nos permite hacerlo con su función incorporada to_csv() .
Primero, creemos un marco de datos de muestra 
 

# importing the module
import pandas as pd
 
# making the data
scores = {'Name': ['a', 'b', 'c', 'd'],
          'Score': [90, 80, 95, 20]}
 
# creating the DataFrame
df = pd.DataFrame(scores)
 
# displaying the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora exportemos este DataFrame como un archivo CSV llamado your_name.csv:
 

# converting to CSV file
df.to_csv("your_name.csv")

Producción

Archivo guardado con éxito

En caso de que obtenga un UnicodeEncodeError, simplemente pase el parámetro de codificación con el valor ‘utf-8’.
 

# converting to CSV file
df.to_csv("your_name.csv", encoding = 'utf-8')

Posibles personalizaciones

1. Incluir número de índice
Puede elegir si desea agregar un índice automático. El valor por defecto es verdadero. Para establecerlo en Falso.
 

# converting to CSV file
df.to_csv('your_name.csv', index = False)

Producción : 
 

2. Exportar solo columnas seleccionadas 
Si desea exportar solo algunas columnas seleccionadas, puede pasarlo a to_csv() como ‘columns = [“col1”, “col2”] 
 

# converting to CSV file
df.to_csv("your_name.csv", columns = ['Name'])

Producción : 
 

3. Exportar encabezado 
Puede elegir si desea que los nombres de sus columnas se exporten o no configurando el parámetro de encabezado en Verdadero o Falso. El valor por defecto es verdadero.

# converting to CSV file
df.to_csv('your_name.csv', header = False) 

Producción : 
 

4. Manejar NaN 
En caso de que su marco de datos tenga valores NaN, puede elegir reemplazarlo por alguna otra string. El valor predeterminado es «. 
 

# converting to CSV file
df.to_csv("your_name.csv", na_rep = 'nothing')

5. Separar con otra cosa 
Si en vez de separar los valores con una ‘coma’, podemos separarlo usando valores personalizados. 
 

# converting to CSV file
# separated with tabs
df.to_csv("your_name.csv", sep ='\t')

Producción :