Python-使用Panda将多个表添加到单个CSV中

我想知道如何将panda解析的表转换成一个CSV，我已经设法将每个表转换成一个单独的CSV，但是我希望它们都在一个CSV上。这是我获取多个CSV的当前代码：

import pandas as pd
import csv

url = "https://fasttrack.grv.org.au/RaceField/ViewRaces/228697009? 
raceId=318809897"

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )

for i, datas in enumerate(data):

    datas.to_csv("new{}.csv".format(i), header = False, index = False)

我认为只需要，因为

data

是数据帧列表：

df = pd.concat(data, ignore_index=True)
df.to_csv(file, header=False, index=False)

您有两种选择：

您可以告诉熊猫在写入CSV文件时追加数据

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )
for datas in data:
    datas.to_csv("new.csv", header=False, index=False, mode='a')

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )
df = pd.concat(data, ignore_index=True)
df.to_csv("new.csv", header=False, index=False)

将所有表合并到一个数据帧中，然后将其写入CSV文件

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )
for datas in data:
    datas.to_csv("new.csv", header=False, index=False, mode='a')

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )
df = pd.concat(data, ignore_index=True)
df.to_csv("new.csv", header=False, index=False)

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编辑 为了仍然分离csv文件上的数据帧，我们必须坚持使用选项#1，但需要添加一些内容

data = pd.read_html(url, attrs = {'class': 'ReportRaceDogFormDetails'} )
with open('new.csv', 'a') as csv_stream:
    for datas in data:
        datas.to_csv(csv_stream, header=False, index=False)
        csv_stream.write('\n')

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所有表的模式都相同吗？是的，模式是相同的。这可以是一个带有列表理解的单行程序，但为了清晰起见，我选择了上面的形式。感谢您的回复，我收到了一个代码值错误。错误：所有传递的对象都不是。谢谢！你知道在康考特期间如何把桌子分开吗？所以他们不是直来直去的？就像在数据帧之间有一行空格一样，您可以使用

concat

中的

axis=1

将数据帧并排放置，而不是一个接一个地放置（不确定您想要哪一个）。