一、读数据

sep：默认以逗号分隔

header：是否包含表头

df = pd.read_csv(data.csv, sep=	,header=None, names=[var_code,var_name,var_desc])

二、将df存为excel

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf= None,
                 sep= ",",
                 na_rep= "",
                 float_format= None,
                 columns= None,
                 header= True,
                 index= True,
                 index_label= None,
                 mode= "w",
                 encoding= None,
                 compression= "infer",
                 quoting= None,
                 quotechar= "",
                 line_terminator= None,
                 chunksize= None,
                 date_format= None,
                 doublequote= True,
                 escapechar= None,
                 decimal= ".")

是否加表头和行索引

index_A = df[df[0] == "<!AAA>"].index.tolist()
df_A = df.iloc[index_A[0]+1:index_A[1], ]
print(索引, index_A)
print(df_A)
df_A.to_csv(AAA.csv, header=False, index=False, encoding=utf-8-sig)

默认情况下保存文件会保存到和当前执行的文件相同的文件夹中

a=np.random.random(100)
a=a.reshape(25,4)
a=pd.DataFrame(a)
a.to_csv(G:\0py\result\a.csv)

注意，路径一定要用双斜杠，用单斜杠会报错，原因未知

2、利用 import os 获取保存路径

import os    #获取当前工作路径
import pandas as pd   #将数据保存至相应文件中

file = os.getcwd() + \1.csv    #保存文件位置，即当前工作路径下的csv文件
data = pd.DataFrame({a:[1, 2, 3], b: [4, 5, 6]})  #要保存的数据
data.to_csv(file, index=False)   #数据写入，index=False表示不加索引

3、产生新的数据，添加至上述csv文件中已有数据的后面

#新数据，与data具有相同的和列与列名
data2 = pd.DataFrame({a:[7, 8, 9], b: [1, 2, 3]})
#保存至file文件中，index=False表示文件中不添加索引，header=False表示不添加列名，mode=a+表示在已有数据基础上添加新数据，并不覆盖已有数据
data2.to_csv(file, index=False, mode=a+, header=False)

4、多sheet，指定存入的sheet

直接用pd.to_excel()指定sheet_name时，即使指定sheet_name也没用，后一次的写入数据会覆盖前一次写入的数据，解决方法如下，借助pandas中的ExcelWriter方法；

1 # 方法1，推荐方法
 2 with pd.ExcelWriter(test.xlsx) as writer:
 3     data.to_excel(writer, sheet_name=data)
 4     data2.to_excel(writer, sheet_name=data2)
 5 
 6 # 写法2
 7 writer = pd.ExcelWriter(test.xlsx)
 8 data.to_excel(writer, sheet_name=data)
 9 data.to_excel(writer, sheet_name=data2)
10 writer.save()
11 writer.close()

5、df.to_csv()出现中文乱码的解决办法

解决办法：只需在后面加上 encoding=utf_8_sig

df.to_csv(F:\test\688019.csv, index=False, encoding=utf_8_sig)

utf-8 和 utf_8_sig 的区别：
    ”utf-8“ 是以字节为编码单元,它的字节顺序在所有系统中都是一样的,没有字节序问题,因此它不需要BOM,所以当用"utf-8"编码方式读取带有BOM的文件时,它会把BOM当做是文件内容来处理。
    "uft-8-sig"中sig全拼为 signature 也就是"带有签名的utf-8", 因此"utf-8-sig"读取带有BOM的"utf-8文件时"会把BOM单独处理,与文本内容隔离开。