Export Data

DataFrame To Csv

import pandas as pd

data = [['Alex', 10], ['Ronald', 18], ['Jane', 33]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

df.to_csv("users.csv", index=False)

DataFrame To Dictionary

df.to_dict()

Output

{'Name': {0: 'Alex', 1: 'Ronald', 2: 'Jane'}, 'Age': {0: 10, 1: 18, 2: 33}}

আমরা বিভিন্ন ভাবে ওরিয়েন্ট করে ডিক্শনারি তে কনভার্ট করতে পারি।

Series তে কনভার্ট

df.to_dict(orient='series')
#Output
{'Name': 0      Alex
 1    Ronald
 2      Jane
 Name: Name, dtype: object,
 'Age': 0    10
 1    18
 2    33
 Name: Age, dtype: int64}

List তে কনভার্ট

df.to_dict(orient='list')
#Output
{'Name': ['Alex', 'Ronald', 'Jane'], 'Age': [10, 18, 33]}

Dictionary তে কনভার্ট

df.to_dict(orient='dict')
#Output
{'Name': {0: 'Alex', 1: 'Ronald', 2: 'Jane'}, 'Age': {0: 10, 1: 18, 2: 33}}

Split তে কনভার্ট

df.to_dict(orient='split')
#output
{'Name': {0: 'Alex', 1: 'Ronald', 2: 'Jane'}, 'Age': {0: 10, 1: 18, 2: 33}}

Records তে কনভার্ট

df.to_dict(orient='records')
#Output
[{'Name': 'Alex', 'Age': 10},
 {'Name': 'Ronald', 'Age': 18},
 {'Name': 'Jane', 'Age': 33}]

Index তে কনভার্ট

 df.to_dict(orient='index')
 #output
 {0: {'Name': 'Alex', 'Age': 10},
 1: {'Name': 'Ronald', 'Age': 18},
 2: {'Name': 'Jane', 'Age': 33}}

Numpy Array তে কনভার্ট

import pandas as pd
 
# initialize a dataframe
df = pd.DataFrame(
    [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9],
     [10, 11, 12]],
    columns=['a', 'b', 'c'])
 
# convert dataframe to numpy array
arr = df.to_numpy()
 
print('\nNumpy Array\n----------\n', arr)
print(type(arr))