Python使用循环批量导出多个pandas DataFrame为CSV并保留原名

你的原始代码无法运行的核心原因是：frames列表中存储的是DataFrame对象本身，你直接把对象传入文件名格式化参数时，会尝试将整个DataFrame的内容转为字符串作为文件名，自然无法得到df1、df2的预期名称。

方案1：使用字典关联DataFrame和对应名称 #

这是最直观易维护的方案，直接把文件名和DataFrame绑定，同时可以把两个循环合并提升效率：

import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({'Col1':range(1,5), 'Col2':range(6,10)})
df2 = pd.DataFrame({'Col1':range(1,5), 'Col2':range(11,15)})

# 用字典存储，键为要保存的文件名，值为对应的DataFrame
frames = {'df1': df1, 'df2': df2}

for df_name, data in frames.items():
    data['New'] = data['Col1'] + data['Col2']
    # 直接用字典的键作为文件名
    data.to_csv(f'C:/Users/User/Desktop/{df_name}.csv')

方案2：使用元组列表存储（适配原有列表写法习惯） #

如果你更习惯用列表存储结构，也可以把名称和DataFrame打包成元组存入列表：

import pandas as pd
 
df1 = pd.DataFrame({'Col1':range(1,5), 'Col2':range(6,10)})
df2 = pd.DataFrame({'Col1':range(1,5), 'Col2':range(11,15)})

frames = [('df1', df1), ('df2', df2)]

for df_name, data in frames:
    data['New'] = data['Col1'] + data['Col2']
    data.to_csv(f'C:/Users/User/Desktop/{df_name}.csv')

如果后续需要批量处理更多DataFrame，建议在生成DataFrame的阶段就直接存入字典，不需要额外手动维护名称映射关系。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack