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Python怎么将pandas DataFrame保存为CSV_Pandas DataFrame数据导出CSV教程

穿越時空

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发布时间:2025-09-14 22:15:01

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来源于php中文网

原创

答案:使用to_csv()方法可将DataFrame保存为CSV,通过index=False去除索引,sep指定分隔符,encoding解决中文乱码,columns选择指定列,na_rep处理缺失值,float_format控制浮点数格式,分块写入应对大数据量,避免内存溢出。

python怎么将pandas dataframe保存为csv_pandas dataframe数据导出csv教程

DataFrame保存为CSV,简单来说,就是用

to_csv()
方法。但怎么用好,让导出的CSV更符合你的需求,这就需要一些技巧了。

解决方案

直接上代码,最实在:

import pandas as pd

# 假设你已经有一个DataFrame叫做df
# df = pd.DataFrame(...)

# 最简单的保存方式,会包含index
df.to_csv('output.csv')

# 不包含index
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 指定分隔符,默认是逗号
df.to_csv('output.csv', sep='\t', index=False) # 使用制表符

# 指定编码,避免中文乱码,常用utf-8
df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8', index=False)

# 指定要保存的列
df.to_csv('output.csv', columns=['col1', 'col2'], index=False)

# 处理缺失值,将NaN替换为空字符串
df.to_csv('output.csv', na_rep='', index=False)

# 处理浮点数的格式,比如保留两位小数
df.to_csv('output.csv', float_format='%.2f', index=False)

# 分块写入,处理大型DataFrame,避免内存溢出
chunk_size = 10000
for i in range(0, len(df), chunk_size):
    chunk = df[i:i+chunk_size]
    if i == 0:
        chunk.to_csv('output.csv', mode='w', header=True, index=False)
    else:
        chunk.to_csv('output.csv', mode='a', header=False, index=False)

导出的CSV文件中文乱码怎么办?

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

这是个老生常谈的问题。原因很简单,编码不对。

解决办法:

造次
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下载
  • 指定正确的编码:在
    to_csv()
    方法中,使用
    encoding='utf-8'
    (或者
    encoding='gbk'
    ,如果你的数据源是GBK编码)。
  • 用文本编辑器打开CSV,另存为UTF-8编码:如果已经导出了乱码的CSV,可以用Notepad++、Sublime Text等文本编辑器打开,然后另存为UTF-8编码。

我个人更倾向于在导出时就指定编码,省事。

如何只导出DataFrame的部分列?

有时候,你并不需要导出DataFrame的所有列,只需要其中的几列。

解决办法:

  • 使用
    columns
    参数
    :在
    to_csv()
    方法中,使用
    columns
    参数指定要导出的列名列表。

例如:

df.to_csv('output.csv', columns=['column1', 'column3', 'column5'], index=False)

这样就只会导出

column1
column3
column5
这三列。

如何处理DataFrame中的缺失值?

DataFrame中经常会有缺失值(NaN)。默认情况下,

to_csv()
会将NaN保存为空字符串。但你可能需要用其他值来代替。

解决办法:

  • 使用
    na_rep
    参数
    :在
    to_csv()
    方法中,使用
    na_rep
    参数指定用于替换NaN的值。

例如:

df.to_csv('output.csv', na_rep='NULL', index=False)

这样,所有的NaN都会被替换为

NULL
。 你也可以替换成
0
或者其他任何你想要的值。

如何处理大型DataFrame,避免内存溢出?

如果你的DataFrame非常大,一次性写入CSV文件可能会导致内存溢出。

解决办法:

  • 分块写入:将DataFrame分成多个小块,逐个写入CSV文件。

代码示例在最开始的解决方案中已经给出。关键在于

chunk_size
的设置,你需要根据你的机器内存大小来调整。

除了to_csv()还有其他方法导出数据吗?

当然有,不过

to_csv()
是最常用的。其他方法主要适用于特定的场景。

例如:

  • to_excel()
    : 导出到Excel文件。
  • to_sql()
    : 导出到SQL数据库。
  • to_json()
    : 导出到JSON文件。

选择哪种方法取决于你的需求。

导出的CSV文件用Excel打开显示为一列怎么办?

这通常是因为分隔符的问题。Excel默认使用逗号作为分隔符,但你的CSV文件可能使用了其他分隔符,比如制表符。

解决办法:

  • 在Excel中导入CSV文件:不要直接双击打开CSV文件,而是打开Excel,然后选择“数据” -> “从文本/CSV”。在导入向导中,指定正确的分隔符。
  • 在导出时指定分隔符为逗号:确保在
    to_csv()
    方法中,
    sep
    参数设置为逗号(
    sep=','
    )。虽然默认就是逗号,但最好明确指定。

记住,工具是死的,人是活的。灵活运用这些技巧,你就能轻松地将DataFrame保存为CSV,并满足各种各样的需求。

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