Pandas › Exporter des données avec Pandas

Une fois les données nettoyées et analysées, il est temps de les exporter !

Les 3 formats d’export les plus courant sont : CSV, Excel et JSON.

Export vers CSV

Pour exporter des données en CSV, Pandas expose la méthode to_csv().

df.to_csv("chemin/vers/resultat.csv")
df.to_csv("chemin/vers/resultat.csv", index=False)

index est une option courante permettant d’indiquer si on souhaite exporter la colonne d’index (True par défaut).

Export vers Excel

Pour exporter en .xlsx, Pandas aura besoin du module openpyxl qui l’utilise en interne comme moteur pour écrire le fichier Excel.

pip install openpyxl

La méthode to_excel() peut ensuite être utilisée :

df.to_excel("chemin/vers/resultat.xlsx")
df.to_excel("chemin/vers/resultat.xlsx", index=False)

Export vers JSON

Pour exporter des données en JSON, Pandas expose la méthode to_json().

df.to_json("chemin/vers/resultat.json")

Par défaut, les données seront regroupées par colonne.

{
    "pseudo":{
        "0":"Camille",
        "1":"Milo",
        "2":"Arthur",
        "3":"Ga\u00efa"
    },
    "age":{
        "0":25,
        "1":30,
        "2":22,
        "3":48
    }
}

Pour obtenir un format plus lisible, on peut utiliser orient="records", un format très utilisé en API.

df.to_json("chemin/vers/resultat.json", orient="records")

[
    {
        "pseudo":"Camille",
        "age":25
    },
    {
        "pseudo":"Milo",
        "age":30
    },
    {
        "pseudo":"Arthur",
        "age":22
    },
    {
        "pseudo":"Ga\u00efa",
        "age":48
    }
]