>假设我有一个数据帧 A、一个数据帧 B、一个数据帧 C，其中包含以下数据：
数据帧 A：
Name | ID | Birthda | Age | Hobbies| WebPage |
------|-----|----------|-------|--------|---------|--
... | ... | ... | ... | ... | ... |
... | ... | ... | ..... | .... | .... |
... | .. | ... | ... | ... | ..... |
数据帧 B
Name | Experience | Places | Foods | Languages
------|------------|--------|-------|-----------
... | ....... | ...... | ..... | .......
... | ..... | ..... | ..... | ......
... | ... | .... | .... | .....
| | | |
数据帧 C
Actor | Movies | Places | Date | Animals | Music
-------|--------|--------|------|---------|-------
... | .... | .... | ... | .... | ....
.... | .... | .... | .... | .... | ....
所以，我只对标题(列名称(感兴趣，我需要创建一个包含数据帧名称作为 csv 文件头和标题作为每个 csv 列的元素的 csv。csv 文件必须如下所示：
DataframeA | DataframeB | DataframeC |
------------|------------|------------|--
Name | Experience | Actor |
ID | Name | Movies |
Birthday | Places | Places |
Age | Foods | Date |
Hobbies | Languages | Animals |
WebPage | | Music |
pd.DataFrame({'DataFrame A': dfa.columns,
'DataFrame B': dfb.columns,
'DataFrame C': dfc.columns}).to_csv('file.csv')
如果你有相同的长度。
对于不同的长度，
pd.DataFrame([dfa.columns,
dfb.columns,
dfc.columns], index=['DataFrame A', 'DataFrame B', 'DataFrame C']).T.fillna('').to_csv('file.csv')