如何从Jupyter Notebook导出12个转换后的DataFrame为独立CSV文件

已导入以下数据处理与可视化库：

import pandas as pd             # For data manipulation and analysis
import seaborn as sns           # For visualization
import numpy as np              # For numerical operations
import matplotlib.pyplot as plt # For data visualization
import plotly.express as px     # For interactive visualizations
import warnings                 # For filtering and ignoring warnings

并加载了12个pandas DataFrame（示例如下）：

schools_df = pd.read_csv('Schools.csv')                       
students_df = pd.read_csv('Students.csv') 
# + 其余10个DataFrame

完成数据质量处理后，需要将这12个转换后的DataFrame分别导出为独立的CSV文件。此前尝试保存为.py文件，结果包含了整个Jupyter Notebook的内容，而非仅处理后的数据。

单个DataFrame导出 #

直接使用pandas内置的to_csv()方法，对每个处理后的DataFrame单独执行导出命令即可，示例：

# 导出schools_df到指定路径的CSV文件
schools_df.to_csv('processed_schools.csv', index=False)
# 导出students_df到指定路径的CSV文件
students_df.to_csv('processed_students.csv', index=False)
# 其余10个DataFrame按同样方式处理，替换文件名和DataFrame名称即可

参数说明：

• index=False：避免把pandas的行索引导出到CSV里，可根据需求调整
• 文件名可自定义，建议加上processed_前缀，方便区分原始文件与处理后的文件

批量导出（适合DataFrame数量多的情况） #

如果不想逐个写命令，可以把所有需要导出的DataFrame放到一个字典里，循环批量导出：

# 构建DataFrame字典，键为导出后的文件名，值为对应的DataFrame
df_dict = {
    'processed_schools.csv': schools_df,
    'processed_students.csv': students_df,
    # 依次添加其余10个DataFrame和对应的文件名
}

# 循环导出所有DataFrame
for filename, df in df_dict.items():
    df.to_csv(filename, index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NDA