如何用Pandas写入CSV时避免字典列表中的子列表转为字符串？

方法1：修改to_csv的引号规则 #

Pandas默认会对包含特殊字符（比如方括号、单引号）的字段添加双引号，通过设置quoting=csv.QUOTE_NONE可以禁用自动添加引号的行为：

import pandas 
import csv
dictir=[
    {"countrey":"france",
    "cities":["paris","lyon"],
    "time_visited":4},
    {"countrey":"germany",
    "cities":["Munich","Frankfurt"],
    "time_visited":9}
]
df = pandas.DataFrame(dictir) 
# 禁用自动添加引号
df.to_csv("data.csv", quoting=csv.QUOTE_NONE)

运行后生成的CSV内容即为期望格式：

,countrey,cities,time_visited
0,france,['paris', 'lyon'],4
1,germany,['Munich', 'Frankfurt'],9

方法2：手动转换字段格式（可选） #

如果担心全局禁用引号影响其他字段，可以先将cities列手动转为原始格式的字符串，再配合引号规则写入：

import pandas 
dictir=[
    {"countrey":"france",
    "cities":["paris","lyon"],
    "time_visited":4},
    {"countrey":"germany",
    "cities":["Munich","Frankfurt"],
    "time_visited":9}
]
df = pandas.DataFrame(dictir) 
# 将列表转为原始格式的字符串
df['cities'] = df['cities'].apply(str)
# 写入时禁用自动引号
df.to_csv("data.csv", quoting=csv.QUOTE_NONE)

注意事项 #

如果cities列表中存在逗号、换行符等CSV特殊字符，禁用引号可能导致后续解析错误，这种情况建议保留引号或提前处理字段内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anmar