循环导出pandas DataFrame列表为CSV时仅最后一个文件保存问题

所有导出的CSV使用了完全相同的文件名，导致前序导出的文件被后续内容反复覆盖，最终仅保留最后一个DataFrame的导出结果，具体代码问题如下：

• county_id变量在遍历dfs生成new_dfs的循环中被重复赋值，每次循环都会覆盖上一次的取值，循环结束后county_id仅会保留最后一个DataFrame对应的取值。
• 后续遍历new_dfs导出CSV时，所有文件名都使用了最终的同一个county_id和固定的date参数，生成的文件路径完全一致，自然会出现覆盖问题。

步骤1：存储每个DataFrame对应的county_id #

新增列表存储每个DataFrame对应的county_id，保证和new_dfs中的元素一一对应，同时可以优化原地址字符替换的逻辑，用pandas向量化操作替代循环，运行效率更高：

new_dfs = []
county_ids = [] # 新增列表存储对应county_id
for df in dfs:
    # 原有构造new_df的逻辑保持不变
    new_df = pd.DataFrame()
    new_df['Original Addr string'] = df['StreetConc']
    new_df['Addr #'] = df['AddNum']
    new_df['Prefix'] = df['StPreDir']
    new_df['Street Name'] = df['StName']
    new_df['StreetType'] = df['StType']
    new_df['Suffix'] = df['StDir']
    new_df['Multi-Unit'] = ''
    new_df['City'] = df['City']
    new_df['Zip Code'] = df['PostCode']
    new_df['4'] = df['PostalExt']
    new_df['County'] = df['CountyID']
    new_df['Addr Type'] = ''
    new_df['Precint Part Name'] = ''
    new_df['Lat'] = df['X']
    new_df['Long'] = df['Y']

    # 优化替换逗号的逻辑，无需循环遍历行
    new_df['Original Addr string'] = new_df['Original Addr string'].str.replace(',', ' ')
    
    county_id = df.iloc[0, 37]
    new_dfs.append(new_df)
    county_ids.append(county_id) # 存入对应county_id

步骤2：导出时使用对应county_id生成唯一文件名 #

遍历导出时，取对应位置的county_id生成文件名，还可以额外加上序号i，保证即使多个DataFrame的county_id重复也不会出现覆盖问题：

for i in range(len(new_dfs)):
    save_path = f'{Output}/ADDR_{county_ids[i]}_{i}_{date}.csv'
    new_dfs[i].to_csv(save_path, index=False)

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