一、CSV文件
既然有读，必然有写。
可以使用DataFrame的to_csv方法，将数据导出为逗号分隔的文件：
In [57]: result
Out[57]:
one two three four key
0 0.467976 -0.038649 -0.295344 -1.824726 L
1 -0.358893 1.404453 0.704965 -0.200638 B
2 -0.501840 0.659254 -0.421691 -0.057688 G
3 0.204886 1.074134 1.388361 -0.982404 R
4 0.354628 -0.133116 0.283763 -0.837063 Q
In [58]: result.to_csv('d:/out.csv')
当然 ，也可以指定为其它分隔符，甚至将数据输出到sys.stdout中：
In [60]: result.to_csv(sys.stdout, sep='|')
|one|two|three|four|key
0|0.467976300189|-0.0386485396255|-0.295344251987|-1.82472622729|L
1|-0.358893469543|1.40445260007|0.704964644926|-0.20063830401500002|B
2|-0.50184039929|0.659253707223|-0.42169061931199997|-0.0576883018364|G
3|0.20488621220199998|1.07413396504|1.38836131252|-0.982404023494|R
4|0.354627914484|-0.13311585229599998|0.283762637978|-0.837062961653|Q
缺失值默认以空字符串出现，当然也可以指定其它标识值对缺失值进行标注，比如使用‘NULL’：
In [70]: data = pd.DataFrame(np.random.randint(9,size=9).reshape(3,3))
In [71]: data
Out[71]:
0 1 2
0 7 7 3
1 8 1 5
2 2 4 2
In [72]: data.iloc[2,2] = np.nan
In [73]: data.to_csv(sys.stdout, na_rep='NULL')
在写入的时候，我们还可以禁止将行索引和列索引写入：
In [74]: result.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False)
也可以挑选需要的列写入：
In [75]: result.to_csv(sys.stdout, index=False, columns=['one','three','key'])
Series的写入方式也是一样的：
In [76]: dates = pd.date_range('1/1/2019', periods=7) # 生成一个日期Series
In [77]: dates
Out[77]:
DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
'2019-01-05', '2019-01-06', '2019-01-07'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [78]: ts = pd.Series(np.arange(7), index=dates) # 将日期作为索引
In [79]: ts
Out[79]:
2019-01-01 0
2019-01-02 1
2019-01-03 2
2019-01-04 3
2019-01-05 4
2019-01-06 5
2019-01-07 6
Freq: D, dtype: int32
In [80]: ts.to_csv('d:/tseries.csv') # 写入文件中
二、JSON和Pickle
假设有如下的JSON文件：
[{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
{"a": 4, "b": 5, "c": 6},
{"a": 7, "b": 8, "c": 9}]
使用read_json函数可以自动将JSON数据集按照指定的顺序转换为Series或者DataFrame对象，其默认做法是假设JSON数据中的每个对象是表里的一行：
In [81]: data = pd.read_json('d:/example.json')
In [82]: data
Out[82]:
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
反之，使用to_json函数，将pandas对象转换为json格式：
In [83]: print(data.to_json())
{"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0":2,"1":5,"2":8},"c":{"0":3,"1":6,"2":9}}
In [84]: print(data.to_json(orient='records')) # 与上面的格式不同
[{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":4,"b":5,"c":6},{"a":7,"b":8,"c":9}]
我们都知道，Python标准库pickle，可以支持二进制格式的文件读写，且高效方便。
pandas同样设计了用于pickle格式的读写函数read_pickle和to_pickle。
In [85]: df = pd.read_csv('d:/ex1.csv')
In [86]: df
Out[86]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
In [87]: df.to_pickle('d:/df_pickle')
In [88]: new_df = pd.read_pickle('d:/df_pickle')
In [89]: new_df
Out[89]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo