将多个熊猫数据框导出到 csv 文件的最有效方法是什么？答案

【问题标题】：What's the most efficient way to export multiple pandas dataframes to csv files?将多个熊猫数据框导出到 csv 文件的最有效方法是什么？
【发布时间】：2021-09-22 08:23:34
【问题描述】：

我有多个 pandas 数据框：

df1
df2
df3

我想将它们全部导出为 csv 文件。

df1.to_csv('df1.csv', index = False)
df2.to_csv('df2.csv', index = False)
df3.to_csv('df3.csv', index = False)

最有效的方法是什么？

def printToCSV(number):
    num = str(num)
    csvTemp = "df99.csv"
    csv = csvTemp.replace('99',num)
    dfTemp = "df99"
    dfString = dfTemp.replace('99',num)
    #i know i cant use the .to_csv function on a string
    #but i dont know how iterate through different dataframes
    dfString.to_csv(csv, index = False)

for i in range(1,4):
    printToCSV(i)

如何调用不同的数据框进行导出？

【问题讨论】：

使用dict，比如df_dict = {"df1": df1, "df2": df2, ...}，然后你可以使用dfString作为dict键：df_dict[dfString]得到df，然后是df_dict[dfString].to_csv(...)
同意字典 - 去吧。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以将它们全部添加到列表中：

list_of_dataframes = [df1, df2, df3]

然后您可以使用 enumerate 遍历列表，以保持对您正在编写的数据帧的计数，使用 f 字符串作为文件名：

for count, dataframe in enumerate(list_of_dataframes):
    dataframe.to_csv(f"dataframe_{count}.csv", index=False)

【讨论】：

【解决方案2】：

当您创建数据框时，您可以将它们存储在合适的数据结构（如列表）中，当您想要创建 csv 时，您可以使用 map 并执行相同操作。

dfs = []
for i in range(10):
    dfs.append(DataFrame())

result = [dfs[i].to_csv(f'df{i}') for i in range(10)]

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想坚持使用函数方法，请使用：

df_dict = {"df1": df1, "df2": df2, "df3": df3}


def printToCSV(num):
    df_dict[f"df{num}"].to_csv(f"df{num}.csv", index=False)

printToCSV(1) # will create "df1.csv"

但是，如果您想提高效率，我建议使用df 列表（正如@vtasca 建议的那样）：

df_list = [df1, df2, df3]

for num, df in enumerate(df_list): # this will give you a number (starting from 0) and the df, in each loop
    df.to_csv(f"df{num}.csv", index=False)

或使用dict：

df_dict = {"df1": df1, "df2": df2, "df3": df3}

for name, df in df_dict.items():
    df.to_csv(f"{name}.csv", index=False)

【讨论】：