我有一个可以在熊猫数据帧中完美读取的.csv文件，它有一列，让我们称之为Column1，有 5 个不同的值 (0,1,2,3,4(，我正在尝试创建四个新的 csv 文件，每个类别一个。
为此，我使用pd.to_csv及其默认参数。但是我的问题是数据帧的第二列是由字符串(它们周围有引号(形成的，这些字符串内部可能有断点，因此当我创建新文件时，Column2的数据将被移动到Column1。这样：
Column1 Column2
0 'this is correct'
1 'this
is not correct'
您是否知道如何在没有这种效果的情况下创建新数据帧？我无法将原始文件放在我正在读取数据集的位置，因为它太重了，但如果需要，我可以尝试创建一个示例。
我已经在pandas.to_csv()中尝试了line_separator = n参数，但它给出了错误，因为我正在阅读的文件的每一行都应该是我新文件中的一行。
我知道这是一个古老的问题，但上面的答案似乎并不能完美地解决它。
我最近遇到了类似的问题，并想出了解决它的方法。此原因是Column2中的第二个值具有将创建新行的字符r或n。由于我使用的是Mac，如果值包含r，则当我应用data.to_csv时，它将换行，其中data是一个pd.DataFrame对象。
溶液
将escapechar="r"或escapechar="n"论点放在data.to_csv()中。
data.to_csv(file_path, escapechar="r").
例
重现断行问题：
data_dict== {'Column1': [1,2], 'Column2': ["this is correct", "thisris not correct"]}
data_df = pd.DataFrame(data_dict)
保存到 CSV
data_df.to_csv('test.csv')
然后我们将遇到您提到的断线问题。
如果我们这样做data_df.to_csv('test.csv', escapechar="r")，问题就会得到解决，角色r也会存在。
为了避免这个问题，你可以为每个类别创建一个新的dictionary，并使用pandas为每个字典创建一个csv，如果你遇到困难，我会提供一个示例
对于您的问题，您有几种解决方案。
1-您要从列中删除所有，然后使用
d.Column2 = d.Column2.apply(lambda x : x.replace('n', ''))
然后打印在文件上。
2-你想保留，嗯，这是信息。您可以添加引号。
pd.to_csv(..., quotechars='"') #but this is by default right ?
你得到 ：
"列 1" "列 2"
">0" "这 是正确的'">
">1" "这
不正确'">
这里的一切都是正确的，因为任何好的工具都会使用引号来知道最后一行是 Column2 的一部分。
只需在使用 pandas 读取文件时对参数引号使用相同的值即可。
其他建议都不适合我。在保存到 CSV 之前，我只是将所有n替换为\n，它将保留换行符。
df.Column2 = df.Column2.apply(lambda x : x.replace('n', '\n'))
df.to_csv("df.csv", index=False)