在使用Python的Pandas库进行数据处理时，如何将DataFrame中的数据高效地一行一行写入CSV文件？请提供示例代码。

在处理大规模数据时，能够将数据高效地写入文件是必不可少的技能。为了帮助你掌握如何将DataFrame中的数据逐行写入CSV文件，我推荐查看这份资料：《Python Pandas：一维和二维数组按行写入CSV/Excel》。这份资料详细介绍了相关操作，并提供了实用的示例，直接解决你当前的疑惑。

参考资源链接：[Python Pandas：一维和二维数组按行写入CSV/Excel](https://wenku.csdn.net/doc/6412b559be7fbd1778d42d3e?spm=1055.2569.3001.10343)

使用Pandas将DataFrame中的数据逐行写入CSV文件是相对简单的。首先，确保你已经创建了DataFrame，并且已经准备好要写入的数据。然后，可以使用`to_csv()`方法来实现这一操作。这里是一个简单的示例代码：

    import pandas as pd

    # 假设我们有一个DataFrame，名为df
    data = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 使用to_csv()方法将DataFrame逐行写入CSV文件
    for index, row in df.iterrows():
        row.to_csv('output.csv', mode='a', header=False, index=False)
        with open('output.csv', 'a') as ***
            ***'\n')

在这个示例中，我们使用了`iterrows()`方法来遍历DataFrame的每一行。`to_csv()`方法被用于将每行数据追加到CSV文件中。`mode='a'`参数指定了文件打开模式为追加模式，这样就不会覆盖原有文件中的内容。`header=False`表示在追加写入时不再写入表头，`index=False`则表示不写入行索引。为了确保每条记录之间有换行符，我们还手动向文件中写入了换行符。

通过上述方法，你可以有效地将数据逐行写入CSV文件，避免内存溢出的风险，特别是当处理大规模数据集时。如果你希望进一步学习如何将数据高效地写入Excel文件，以及如何处理更复杂的数据写入场景，建议继续查阅《Python Pandas：一维和二维数组按行写入CSV/Excel》这份资源。它不仅包含了CSV文件的写入技巧，还有关于Excel文件操作的深入讲解，帮助你在数据存储方面更加得心应手。

参考资源链接：[Python Pandas：一维和二维数组按行写入CSV/Excel](https://wenku.csdn.net/doc/6412b559be7fbd1778d42d3e?spm=1055.2569.3001.10343)