导出 Pandas Dataframe 为 CSV

Question

这是一个关于如何让用户在 Python 中导出 Pandas dataframe 到 CSV 格式的问题 3.

对于上下文，我有一个 Django view ，它接受来自 jQuery 的 POST 请求，这样当用户单击我网站上的按钮时，它会触发对该 Django view的 POST 请求并执行一些过滤以生成 Pandas dataframe。我想要用户能够在他们的终端导出 dataframe，而不是我个人的本地机器/项目目录。

我在“下载”和“导出”之间做了明确的区分。 下载可以通过pd.to_csv方法轻松完成，基本上将 CSV 文件保存到我本地机器（或者我的项目文件夹，实际上）的指定目录中。 问题是我想要的行为是“导出”，我将其定义为用户在单击按钮后能够在其本地计算机上获取 dataframe。

我目前“导出”的方式是将 Dataframe 转换为 HTML table元素，返回 HTML 作为对 jQuery 的 POST 请求的响应，并使用 vanilla JS 检查table元素以在用户端导出数据，遵循类似于如何将 html 表数据导出为 .csv 文件的协议？ . 然而，问题是当 dataframe 变得太大时，将无法检查关联的table元素以生成 CSV 文件。

任何将 Pandas dataframe 导出到 CSV 的建议都值得赞赏 - 事实上，它可能是一个原始解决方案。

Answer 1

df.to_csv(directory/file_name.csv')

Answer 2

在您看来试试这个 function

import csv
import pandas as pd

def get(request):
    response = HttpResponse(content_type='text/csv')
    response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="{filename}.csv"'.format(filename='myname')
    writer = csv.writer(response)
    df = pd.DataFrame([{"name": "haha", "age": 18}, {"name": "haha", "age": 18}])
    writer.writerow([column for column in df.columns])
    writer.writerows(df.values.tolist())
    return response