Загрузка и сохранение данных

Сохранение результатов вычислений

После анализа часто нужно сохранить полученные данные или результаты:

• CSV/Excel: Если вы обработали DataFrame и хотите записать его:

  • df.to_csv("result.csv", index=False) – сохранит DataFrame в файл CSV без индексов (номеров строк).

  • df.to_excel("result.xlsx", index=False) – экспорт в Excel (потребуется openpyxl).

• JSON: df.to_json("result.json").

• Запись текста: Для текстовых данных можно снова использовать open(...):

  with open("summary.txt", "w") as f:
      f.write("Средний балл: " + str(df["score"].mean()))
  

  Это создаст/перезапишет файл summary.txt с вашим текстом (например, итоговой статистикой).

• Сохранение графиков: о сохранении изображений поговорим в модуле 4 (через plt.savefig).

• Сохранение самого ноутбука: Jupyter Notebook хранится в .ipynb. При нажатии «Сохранить» он уже сохраняется. Для экспорта в другие форматы (HTML, PDF) воспользуемся инструментами, о которых тоже пойдёт речь в модуле 4.

Если работаете на удалённом сервере (например, Colab), чтобы скачать файл на свой компьютер, нужно использовать их интерфейс (в Colab files.download). Локально же файлы сохраняются на ваш диск автоматически.

Контроль версий данных/кода: Рекомендуется хранить оригинальные данные неизменными, а результаты или обработанные данные — в новых файлах, чтобы всегда можно было восстановить исходное. При использовании Git, не забывайте, что CSV или Notebook — текстовые файлы, их можно версионировать, но большие двоичные файлы (Excel, изображения) в гит лучше не класть или использовать LFS.