dataframe数据导出

要将DataFrame数据导出，你可以使用pandas库中的to_csv()方法将数据导出为CSV文件，或者使用to_excel()方法将数据导出为Excel文件。 比如，如果你想将DataFrame保存为CSV文件，你可以使用以下代码：

outputpath='C:/Users/DANNY/Desktop/DataFrame导出.csv'
result_df.to_csv(outputpath, sep=',', index=False, header=True)

其中，outputpath是你想要保存的文件路径，result_df是你的DataFrame对象。通过调用to_csv()方法，将DataFrame数据以逗号分隔的形式保存到指定文件中。

如果你想将DataFrame保存为Excel文件，你可以使用to_excel()方法。不过需要注意的是，to_excel()方法默认只会导出一个sheet，如果需要导出多个sheet，可以使用ExcelWriter对象。 以下是一个示例代码：

import pandas as pd

outputpath = 'C:/Users/DANNY/Desktop/DataFrame导出.xlsx'
with pd.ExcelWriter(outputpath) as writer:
result_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

在这个示例中，我们首先创建了一个ExcelWriter对象writer，并指定了要保存的文件路径outputpath。然后，使用to_excel()方法将DataFrame保存到指定的sheet中（这里是Sheet1），并设置参数index=False以避免导出索引列。

综上所述，你可以使用to_csv()方法将DataFrame数据导出为CSV文件，或者使用to_excel()方法将数据导出为Excel文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习错误2 将DataFrame完整导出成csv文件](https://blog.csdn.net/dd112474/article/details/126541157)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python DataFrame 读写数据程序](https://download.csdn.net/download/JoeWood/85009823)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python DataFrame导出为excel](https://blog.csdn.net/xindehouhuayuan/article/details/120076804)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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