pandas保存csv为gdk

我不确定你想说的是什么，因为我没有听说过"gdk"这种格式。如果你想保存为Excel文件，可以使用`to_excel`方法：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 保存为Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

如果你想保存为其他格式，可以查看[pandas官方文档](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html)中的其他I/O操作。

相关问题

pandas保存csv为gbk

使用pandas的to_csv()方法可以保存为csv文件，同时指定编码方式为gbk。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 保存为gbk编码的csv文件
df.to_csv('data_gbk.csv', encoding='gbk', index=False)

其中，encoding参数用于指定编码方式，index=False表示不保存行索引。更多关于to_csv()方法的参数说明可以参考官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html

pandas保存csv

Pandas是Python中的一个数据分析库，可以处理和操作各种形式的数据。其中，CSV是一种常见的数据格式，也是Pandas处理的重要对象。Pandas提供了很多方法可以将CSV文件读取到DataFrame中进行处理并保存。

首先，使用Pandas的read_csv()方法可以读取本地CSV文件，将其转化成DataFrame格式。该方法可以指定文件路径、文件编码、分隔符、列名等参数。保存DataFrame到CSV文件使用的是to_csv()方法，同样可以指定文件路径、分隔符、是否带有列名等参数。

例如，读取本地的test.csv文件：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('test.csv', encoding='utf8', delimiter='\t', header=0)

读取CSV文件的时候，可以通过设置encoding参数指定文件编码，delimiter参数指定分隔符，header参数指定列名所在的行数。上面的代码将test.csv文件读取到了DataFrame df中，使用utf8编码和制表符作为分隔符。

接着，将DataFrame保存为CSV文件：

df.to_csv('test_output.csv', sep=',', index=False, header=True)

在保存CSV文件时，sep参数指定分隔符，index参数指定是否需要保存索引，header参数指定是否需要保存列名。上面的代码将DataFrame df保存为CSV文件，并命名为test_output.csv。

总之，Pandas可以轻松地读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象，使用to_csv()方法可以将DataFrame保存为CSV文件。这些方法可以灵活地配置参数，以满足不同的需要。