如何使用Pandas逐行将多个数组写入CSV文件？

当然支持逐行写入，下面给你几种实用的实现方式：

方法1：一次性构造DataFrame（最简便） #

如果所有数组已经准备好，直接把它们放到一个列表里传给pd.DataFrame，Pandas会自动把每个子数组作为一行：

import pandas as pd

# 存放所有要写入的数组
data_arrays = [[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]]
# 构造DataFrame，每个子数组对应一行
df = pd.DataFrame(data_arrays)
# 写入CSV，关闭索引和表头（避免生成多余内容）
df.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

方法2：逐行追加（适合分批生成数组的场景） #

如果数组是分批获取的，比如循环生成，可以用pd.concat逐行拼接（Pandas 2.0+官方建议用concat替代已弃用的append方法）：

import pandas as pd

# 初始化空DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 模拟分批获取数组
first_array = [1,2,3,4,5]
# 将数组转为Series后转置为行，再拼接到DataFrame
df = pd.concat([df, pd.Series(first_array).to_frame().T], ignore_index=True)

second_array = [6,7,8,9,10]
df = pd.concat([df, pd.Series(second_array).to_frame().T], ignore_index=True)

# 写入CSV
df.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

方法3：用loc直接插入行 #

也可以通过loc指定行索引来直接添加行，适合明确列数的场景：

import pandas as pd

# 先定义列数（和数组长度一致）
df = pd.DataFrame(columns=range(5))

# 插入第一行，len(df)会自动获取当前最后一行的索引+1
df.loc[len(df)] = [1,2,3,4,5]
# 插入第二行
df.loc[len(df)] = [6,7,8,9,10]

df.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

注意事项 #

• 写入CSV时一定要设置index=False和header=False，否则会把Pandas的行索引和列名也写入文件，不符合你要的格式。
• 如果数组长度不一致，Pandas会自动补NaN，如果需要避免这种情况，要确保所有数组长度相同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Divyanshi Agrawal