本文主要介绍了pandas导出数据到文件的四种方式,分享给大家,主要也是给自己留个笔记,具体如下:

import pandas as pd
import pymysql
 
df = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 8, 9], 'B': [1.2, 2.4, 4.5, 7.3], 'C': ["aa", "bb", "cc", "dd"]}) 
 
def export_data_to_csv():
  # 参数encoding="utf_8_sig"编码后,可以防止写入csv的中文出现乱码
  df.to_csv("./test.csv", encoding="utf_8_sig") 
 
def export_data_to_excel():
  # encoding编码方式,sheet_name表示要写到的sheet名称, 默认为0, header=None表示不含列名
  df.to_excel("./test.xlsx", encoding="utf_8_sig", sheet_name=0, header=None)
 
def export_data_to_table():
  con = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="username", password="password", database="dbname", charset='utf8',
             use_unicode=True)
  df.to_sql(name='table_name', con=con, if_exists='append', index=False) 
 
def export_data_to_json():
  df.to_json("test.txt")
 
 
def main():
  export_data_to_csv() # 导出数据到CSV文件
  export_data_to_excel() # 导出数据到Excel文件
  export_data_to_table() # 导出数据到SQL表
  export_data_to_json() # 以Json格式导出数据到文本文件
 
if __name__ == '__main__':
  main()
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。