pandas实现导出数据的四种方式

江岸

发布时间：2026-10-14| 4人浏览过

原创

本文详细讲解利用pandas库将DataFrame数据导出为CSV、Excel、SQL数据库表及JSON文本文件的四种常用方式。通过具体代码示例，演示了to_csv、to_excel、to_sql及to_json函数的参数配置，包括编码处理、Sheet名指定及数据库连接等关键步骤，帮助开发者快速掌握数据持久化技巧。

pandas导出数据的四种实现方式

本文主要介绍利用pandas库将数据导出至文件的四种常见方法，旨在提供实用参考并作为个人技术笔记。具体实现方式如下所述：


import pandas as pd
import pymysql
 
df = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 8, 9], 'B': [1.2, 2.4, 4.5, 7.3], 'C': ["aa", "bb", "cc", "dd"]}) 
 
def export_data_to_csv():
  # 参数encoding="utf_8_sig"编码后，可以防止写入csv的中文出现乱码
  df.to_csv("./test.csv", encoding="utf_8_sig") 
 
def export_data_to_excel():
  # encoding编码方式，sheet_name表示要写到的sheet名称， 默认为0， header=None表示不含列名
  df.to_excel("./test.xlsx", encoding="utf_8_sig", sheet_name=0, header=None)
 
def export_data_to_table():
  con = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="username", password="password", database="dbname", charset='utf8',
             use_unicode=True)
  df.to_sql(name='table_name', con=con, if_exists='append', index=False) 
 
def export_data_to_json():
  df.to_json("test.txt")
 
 
def main():
  export_data_to_csv() # 导出数据到CSV文件
  export_data_to_excel() # 导出数据到Excel文件
  export_data_to_table() # 导出数据到SQL表
  export_data_to_json() # 以Json格式导出数据到文本文件
 
if __name__ == '__main__':
  main()

关于pandas导出数据的四种方式介绍至此结束。如需了解更多相关pandas导出数据的内容，建议查阅本站过往文章或继续阅读后续相关教程。感谢大家的支持与关注！