将多个数据帧导出到csv文件的最有效方法是什么？

Question

我有多个数据帧：

df1
df2
df3

我想把它们全部导出到csv文件中

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帧进行导出

Answer 1

您可以通过以下方式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对列表进行迭代，以保持正在写入的数据帧的持续计数，并使用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)

Answer 2

当您创建数据帧时，可以将其存储在适当的数据结构（如列表）中；当您想要创建csv时，可以使用map并执行相同的操作

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

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

Answer 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（也建议使用@vtasca）：

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)

或与dict一起工作：

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

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