如何将Dataframe还原为指定格式数组并正确写入CSV？

场景还原 #

初始待处理的CSV内容是：1.0,2.0,1.0,4.0;2.0,3.0,1.0,2.0;1.0,4.0,6.0,3.0，需求是先读取分割成数组，转成Dataframe后，再还原成原格式写入CSV。过程中踩了csv.writer的坑，最后用直接写入字符串的方式搞定。

具体操作步骤 #

1. 读取分割成数组 #

先把原始字符串按分号拆成每行，再把每行按逗号拆成列，得到二维数组：

import pandas as pd

raw_content = "1.0,2.0,1.0,4.0;2.0,3.0,1.0,2.0;1.0,4.0,6.0,3.0"
# 按分号分割成行
row_list = raw_content.split(';')
# 每行按逗号分割成列，得到二维数组
data_array = [row.split(',') for row in row_list]

2. 转成Dataframe（按需处理） #

如果需要用Dataframe做数据清洗或计算，直接转换即可：

df = pd.DataFrame(data_array)
# 若需要数值类型，可做类型转换
df = df.astype(float)

3. 写入CSV的坑与解决 #

• 踩坑点：用csv.writer写入时，会把每个字符拆成单独列——因为如果直接传入字符串行，writer会把字符串当成可迭代对象，逐个字符拆分。
• 最优解法：直接拼接成目标格式的字符串写入文件，一步到位：

# 从原始分割的行直接拼接写入
output_str = ';'.join(row_list) + '\n'
with open('result.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(output_str)

# 要是从Dataframe转回去，这么写
# 先把每行转成逗号分隔的字符串，再用分号连起来
df_output_str = ';'.join(df.astype(str).apply(','.join, axis=1)) + '\n'
with open('result_from_df.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(df_output_str)

补充：用csv.writer的正确姿势（如果非要用） #

要是坚持用csv.writer，得指定分隔符为分号，而且要传入二维数组（不能传字符串），但这样写出来的是换行分隔行、分号分隔列的标准CSV，和原格式的单行分号分隔行不一样，按需选择：

import csv
with open('result_csv_writer.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=';')
    writer.writerows(data_array)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PradoEagle