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Pandas 数据导出

Pandas 提供了丰富的导出功能，可以将 DataFrame 导出为各种常见格式，包括 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON 等。本节详细介绍各种导出方式的使用方法和注意事项。

导出为 CSV

CSV 是最通用的数据交换格式，导出会受环境默认编码影响，需要注意中文编码问题。

基本导出

实例

import pandas as pd

# 准备测试数据
df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"],
    "年龄": [25, 30, 28, 35],
    "城市": ["北京", "上海", "广州", "深圳"],
    "薪资": [12000, 15000, 11000, 18000]
})

# 最基本的导出（包含索引）
df.to_csv("output.csv")

# 不包含索引
df.to_csv("output.csv", index=False)

中文编码处理

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "城市": ["北京", "上海", "广州"]
})

# UTF-8 编码（推荐）
df.to_csv("output_utf8.csv", encoding="utf-8")

# UTF-8 with BOM（Excel 打开不乱码）
df.to_csv("output_utf8_bom.csv", encoding="utf-8-sig")

# GBK 编码（适合老旧系统）
df.to_csv("output_gbk.csv", encoding="gbk")

# 验证编码
import os
print("文件大小对比：")
for f in ["output_utf8.csv", "output_utf8_bom.csv", "output_gbk.csv"]:
    print(f"{f}: {os.path.getsize(f)} bytes")

导出选项详解

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四"],
    "年龄": [25, 30]
})

# 指定分隔符（默认是逗号）
df.to_csv("output.tsv", sep="\t")  # TSV 格式

# 不写入表头
df.to_csv("output.csv", header=False)

# 自定义列名（当 header=False 时）
df.to_csv("output.csv", header=False, columns=["姓名", "年龄"])

# 只导出特定列
df.to_csv("output.csv", columns=["姓名"])  # 只导出"姓名"列

# 缺失值处理
import numpy as np
df_with_na = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, np.nan, 4],
    "B": ["a", None, "c", "d"]
})
df_with_na.to_csv("output.csv", na_rep="NULL")  # 指定缺失值表示形式

# 浮点数精度
df = pd.DataFrame({"value": [1.23456789, 2.3456789]})
df.to_csv("output.csv", float_format="%.2f")  # 保留2位小数

导出为 Excel

Excel 格式适合人工查看和编辑，但大文件导出较慢。

安装依赖

pip install openpyxl xlwt

基本导出

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [25, 30, 28],
    "城市": ["北京", "上海", "广州"],
    "薪资": [12000, 15000, 11000]
})

# 导出为 Excel（.xlsx 格式，需要 openpyxl）
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

# 导出为老版本 .xls 格式（需要 xlwt）
df.to_excel("output.xls", index=False)

多 Sheet 导出

实例

import pandas as pd

# 创建多个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({"C": [7, 8, 9], "D": [10, 11, 12]})

# 导出到同一个 Excel 的不同 Sheet
with pd.ExcelWriter("output.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2", index=False)

print("多 Sheet 导出成功")

格式化导出

实例

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [25, 30, 28],
    "薪资": [12000, 15000, 11000]
})

# 使用 ExcelWriter 进行更精细的控制
with pd.ExcelWriter("output_formatted.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="员工信息", index=False)

    # 获取工作表
    worksheet = writer.sheets["员工信息"]

    # 设置列宽
    worksheet.column_dimensions["A"].width = 15
    worksheet.column_dimensions["B"].width = 10
    worksheet.column_dimensions["C"].width = 12

    # 冻结首行
    worksheet.freeze_panes = "A2"

print("格式化导出完成")

导出为数据库

可以直接将 DataFrame 导出到 SQL 数据库，详见《Pandas 读取 SQL 数据库》一章。

实例

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建内存数据库
engine = create_engine("sqlite:///output.db")

# 准备数据
df = pd.DataFrame({
    "name": ["张三", "李四", "王五"],
    "age": [25, 30, 28],
    "city": ["北京", "上海", "广州"]
})

# 导出到数据库
# if_exists: 'fail'(默认) / 'replace' / 'append'
df.to_sql("users", con=engine, if_exists="replace", index=False)

print("导出到数据库成功")

导出为 JSON

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [25, 30, 28]
})

# 不同 orient 格式
df.to_json("records.json", orient="records", force_ascii=False, indent=2)
df.to_json("index.json", orient="index", force_ascii=False)
df.to_json("columns.json", orient="columns", force_ascii=False)

# JSON Lines 格式（每行一个 JSON 对象，适合日志）
df.to_json("lines.json", orient="records", lines=True, force_ascii=False)

导出为其他格式

导出为 HTML

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四"],
    "年龄": [25, 30]
})

# 导出为 HTML 表格
df.to_html("output.html", index=False)

# 添加样式
df.to_html(
    "output_styled.html",
    index=False,
    border=2,
    classes=["table", "table-striped"]  # 添加 CSS 类
)

导出为 Markdown

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [25, 30, 28]
})

# 导出为 Markdown 表格
print(df.to_markdown(index=False))
# 输出:
# | 姓名 | 年龄 |
# | ---- | ---- |
# | 张三 | 25   |
# | 李四 | 30   |
# | 王五 | 28   |

# 保存到文件
with open("output.md", "w") as f:
    f.write(df.to_markdown(index=False))

导出为 LaTeX

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "姓名": ["张三", "李四"],
    "年龄": [25, 30]
})

# 导出为 LaTeX 表格
print(df.to_latex(index=False))
# 输出 LaTeX 表格代码

导出为 Pickle

实例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": ["a", "b", "c"]
})

# 导出为 Pickle（保持数据类型）
df.to_pickle("data.pkl")

# 压缩格式
df.to_pickle("data.pkl.gz", compression="gzip")

print("Pickle 导出完成")

大数据量导出

导出大数据量时需要注意内存和性能问题。

实例

import pandas as pd

# 大数据量导出建议：
# 1. 使用 chunksize 分批写入
df = pd.DataFrame({"a": range(1000000), "b": range(1000000)})

# CSV 分块写入
csv_path = "large_output.csv"
df.to_csv(csv_path, index=False, chunksize=100000)

# 2. 使用更高效的格式（Parquet）
df.to_parquet("large_output.parquet", index=False)

# 3. 使用压缩格式减少 IO
df.to_csv("large_output.csv.gz", index=False, compression="gzip")

print("大数据量导出完成")

常见问题与注意事项

1、Excel 打开 CSV 文件乱码

使用 utf-8-sig 编码导出，Excel 可以正确识别中文。

2、导出大数据时内存不足

使用 chunksize 参数分批写入，或使用 Parquet 格式替代 CSV。

3、日期时间格式丢失

CSV 导出时会转换为字符串，可以指定 date_format 参数控制格式。

4、导出到数据库类型不匹配

可以使用 dtype 参数显式指定列类型。

日常数据分析推荐使用 Parquet 格式，它具有高压缩比、快速读写、保持数据类型等优点。只有在需要人工查看或分享时才使用 Excel 或 CSV 格式。

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