使用pandas写入CSV时，单独定义要引用的列

z9smfwbn 于 2023-04-18 发布在其他

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我想将我的pandas dataframe转换为csv文件。我的dataframe有100多列不同的数据类型和不同的（日期和数字）格式。这使得创建满足要求的csv文件变得困难：字符串在引号中，数字和日期不在引号中。例如，我有这样的日期值：24.07.2019 08:31:28.764000000不应该被引用，但字符串必须被引用。
我试过所有不同的pandas的to_csv()组合：

quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC
quoting=csv.QUOTE_ALL
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL
quoting=csv.QUOTE_NONE

最合适的是QUOTE_NONNUMERIC，但上面提到的日期无论如何都会引用。
有没有办法在不遍历所有值的情况下，单独定义哪些列应该加引号，哪些列不应该加引号？

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/57222262/individually-define-columns-to-be-quoted-when-writing-to-csv-using-pandas

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按热度按时间

k5hmc34c1#

这个链接中的第二个答案对我有效。Quote only the required columns using pandas to_csv

columnsList = data.columns #(or specific columns that you need)
for col in columnsList:
   data[col] =  data[col].apply(lambda x: "" + str(x) + "")

赞(0）回复(0）举报 2023-04-18

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