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我在熊猫中有一个数据框，我想将其写入 CSV 文件。我正在使用以下方法：

df.to_csv('out.csv')

并得到错误：

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u03b1' in position 20: ordinal not in range(128)

有什么方法可以轻松解决此问题（即我的数据框中有 Unicode 字符）吗？是否有一种方法可以使用例如 “to-tab” 方法（我认为不存在）来写入制表符分隔文件而不是 CSV 文件？

要用制表符分隔，可以使用to_csv sep参数：

df.to_csv(file_name, sep='\t')

要使用特定的编码（例如'utf-8'），请使用encoding参数：

df.to_csv(file_name, sep='\t', encoding='utf-8')

当使用to_csv DataFrame对象存储到 csv 文件中时，您可能将不需要存储DataFrame对象每一行的先前索引。

您可以通过将False布尔值index参数来避免这种情况。

有点像：

df.to_csv(file_name, encoding='utf-8', index=False)

因此，如果您的 DataFrame 对象类似于：

Color  Number
0   red     22
1  blue     10

csv 文件将存储：

Color,Number
red,22
blue,10

而不是（通过默认值True

,Color,Number
0,red,22
1,blue,10

要将 pandas DataFrame 写入 CSV 文件，您需要DataFrame.to_csv 。此函数提供许多具有合理默认值的参数，您将经常需要覆盖这些参数以适合您的特定用例。例如，您可能要使用其他分隔符，更改日期时间格式或在写入时删除索引。 to_csv具有您可以传递来满足这些要求的参数。

下表列出了一些写入 CSV 文件的常见情况以及可以用于它们的相应参数。

脚注

1. 假定默认分隔符为逗号（ ',' ）。除非您知道需要，否则请勿更改此设置。
2. 默认情况下， df的索引被写为第一列。如果您的 DataFrame 没有索引（IOW， df.index是默认的RangeIndex ），则在写入时index=False用另一种方式来解释这一点，如果您的数据确实具有索引，则可以（并且应该）使用index=True或完全将其忽略（默认值为True ）。
3. 如果要写入字符串数据，则最好设置此参数，以便其他应用程序知道如何读取数据。这也将避免在保存时可能遇到的UnicodeEncodeError
4. 如果将大型 DataFrame（> 100K 行）写入磁盘，则建议进行压缩，因为压缩将导致输出文件小得多。 OTOH，这意味着写入时间将增加（因此，由于需要解压缩文件，因此读取时间也将增加）。