Python 熊猫数据帧与sep='\n'；但不是sep='\t'；

我试图将我的大数据框打印到csv文件，但选项卡分隔

sep='\t'

不起作用。然后我用换行符

sep='\n'

进行测试，似乎工作正常，用换行符打断所有元素。这里可能出了什么问题

代码非常简单，就像

df_M.to_csv('report'+filename, header=True, sep='\t', index=False)

数据示例（蛋白质列很长），我用

|

"protein |  cl      | pept |    [M] |  [M+1H+]1+ |  [M+2H+]2+"      
"ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - Homo sapiens (Human)|    0|   AWAVAR|        672.37072|            673.378| out-of-range"        
"ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - Homo sapiens (Human)|    0|  TPVSDR| 673.3394900000002|  674.3467700000002|  out-of-range"       
"ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - Homo sapiens (Human)|    0|  NYAEAK| 694.3285900000001|  695.3358700000001|  out-of-range"       
"

你可以试试看

df_M.to_csv('report'+filename, header=True, sep='\t', index=False, encoding='utf-8')

你也可以在这里看到

或者可能是版本问题，因为我无法重现该问题，请参见

pd.\uuuuu version\uuuuu

，前提是最后一个是“0.21.0”

---

希望这是有用的

有问题所有行都在

“

中，然后得到一列

数据帧

因此，对于

QUOTE_NONE

，需要

quoting=3

，然后通过以下方式删除尾随的

“

：

另一种解决方案是将数据读取到一列，然后：

最后一点很好：

df_M.to_csv('report'+filename, header=True, sep='\t', index=False)

---

是否将数据保存为.tsv格式？ 您的数据是tsv文件，因为您正在用“\t”分隔数据，它是选项卡。 csv文件必须用“，”分隔

如果要以.csv格式保存数据，需要用“，”分隔

---

csv RFC的链接

嗯，对不起，我想你在阅读csv方面有问题。如果只筛选前10行，它也会失败吗？通过

df_M.iloc[：10].to_csv（'report'+filename，header=True，sep='\t'，index=False）

你的意思是如果我用你的例子将我的

替换为_csv

？它起作用了。我可以得到csv文件中的前十行，但可以压缩在一起（而不是用制表符分隔）@jezraelWhat

print（df.columns.tolist（））

？似乎所有数据都在一列中存在问题。

df = pd.read_csv('test.csv', sep='^')
cols = df.columns.str.split('|').tolist() 
df_M = df.iloc[:, 0].str.split('|', expand=True)
df_M.columns = cols
print (df_M)

                                            protein    cl            pept   \
0  ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - ...          0     AWAVAR   
1  ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - ...          0     TPVSDR   
2  ALBU_HUMAN_UPS Serum albumin (Chain 26-609) - ...          0     NYAEAK   

                 [M]            [M+1H+]1+        [M+2H+]2+  
0           672.37072              673.378    out-of-range  
1   673.3394900000002    674.3467700000002    out-of-range  
2   694.3285900000001    695.3358700000001    out-of-range  

df_M.to_csv('report'+filename, header=True, sep='\t', index=False)