Pandas导出DataFrame为CSV时如何保留文本列的前导零

首先提前校验目标列的类型，确认是字符串格式，避免上游类型转换导致前导零丢失：

# 查看列类型
print(df['你的目标列名'].dtype)
# 若不是字符串/object类型，先执行转换
df['你的目标列名'] = df['你的目标列名'].astype('string')

不同场景的实现方案 #

• 场景1：仅用文本编辑器（记事本、VS Code等）打开CSV
  直接使用默认导出逻辑即可，此时CSV文件内的原始值会完整保留前导零。你观测到的前导零丢失，绝大多数是Excel打开CSV时自动将纯数字字符串识别为数值类型导致的，并非导出阶段丢失。
• 场景2：需要用Excel打开CSV时也保留前导零
  可选以下两种常用方式实现：
  1. 给目标列追加不可见制表符，强制Excel识别为文本

  df['你的目标列名'] = df['你的目标列名'] + '\t'
  df.to_csv('导出文件路径.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
  

  2. 导出时指定非数值列自动加引号，需要引入csv模块的常量配置quoting参数

  import csv
  df.to_csv('导出文件路径.csv', index=False, encoding='utf-8-sig', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
  

• 场景3：不需要纯文本CSV格式，可直接导出为xlsx
  直接导出为Excel格式可以从根源避免该问题，导出时指定目标列为文本格式即可：

  import pandas as pd
  writer = pd.ExcelWriter('导出文件路径.xlsx', engine='xlsxwriter')
  df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
  workbook = writer.book
  worksheet = writer.sheets['Sheet1']
  # 定义文本格式
  text_format = workbook.add_format({'num_format': '@'})
  # 假设目标列是第2列（A列为第0列，按实际列索引调整前后两个参数）
  worksheet.set_column(1, 1, None, text_format)
  writer.close()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16628047