python中用to_csv（）储存数据为什么只能存储到一条数据？

这段循环逻辑有问题， 因为最后的2行代码都在循环体里面，这导致了每次to_csv只导出一条数据。最后程序运行完之后，csv文件里的最终结果只是最后一条数据而已。

而且这段程序过于繁杂了，有很多多余的计算，当数据多的时候会有性能问题。可以用下面的方法， 要更简洁。

# 直接把profile（也就是result字段里的内容）放进DataFrame参数里面# 然后在把需要的字段过滤一下， 这样就可以1行代码解决你的问题了，当然下面的为了让代码更易读，我分成了3行。profile = responer.json()(["content"]["positionTrsult"]["result"])profileColumns = ["positionName"， "city"， "education"， "workYear"]f = pd.DataFrame(profile， columns=profileColumns )#pandas在很多操作的时候，能得到我们想象中的结果，所以多试试，会有很多惊喜的~

然后看你是刚用pandas（我也是刚学习pandas），给你一个建议， 就是涉及到pandas的操作就【尽量】不要用循环，这对以后处理大量数据的时候会产生非常大的性能问题的。我用循环处理10W 的数据的时候等了十分钟都没有得出结果来。。。CPU是8700k，内存32G都不行...

python通过什么来判断操作是否在分支结构中？

缩进。

Python中的缩进(Indentation)决定了代码的作用域范围。这一点和传统的c/c 有很大的不同(传统的c/c 使用花括号{}符，python使用缩进空格)。

每行代码中开头的空格数(whitespace)用于计算该行代码的缩进级别(Indentation level)，注意一个Tab等于8个空格(Space)，缩进级别为0表示无缩进空格。

Python中的每一条语句都有一个缩进级别，并且缩进级别会使用栈的数据结构进行存储。

Python有什么办法可以让程序去遍历比电脑内存大的数据？

您好，很高兴在这里交流。

具体要看什么样的数据啦，如果是大数据量的Excel数据，Python有天然的数据处理库pandas。

它具备Excel表的一切功能，从多表拼接，合并，查找，替换，到数据透视表，无所不能，特别适合千万级数据记录的大数量的处理。

一切顺利，加油。

使用python操作Excel，哪个库比较方便易学？

xlwt主要用来创建并写入数据到Excel。已经存在的表不可以写入。

以下使用Python写九九乘法表到Excel

运行之后，代码文件所在的文件夹会多出一个”九九乘法表“的Excel，内容如下图：

xlrd主要用来读取Excel的数据。

打印结果如下图：

使用xlutils的copy函数来变相更改Excel的数据

配合xlrd库来更改

运行之后，文件夹又多出一个”九九乘法表改版“的Excel表格。内容如下：

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