为什么pandas在写入CSV时会更改列内容？
pandas在写入CSV时会更改列内容的原因可能是由于以下几个因素：
- 数据类型转换：pandas会根据CSV文件中的数据类型进行自动转换。例如，如果某一列包含了不同类型的数据（如字符串和数字），pandas可能会将其转换为一种通用的数据类型，以保证整列数据的一致性。
- 缺失值处理：当CSV文件中存在缺失值时，pandas会根据默认的缺失值表示方式（如NaN）进行填充。这可能导致某些列的数据类型发生变化，以适应缺失值的存在。
- 数据格式化：pandas在写入CSV时，会根据默认的格式化规则对数据进行处理。例如，日期时间数据可能会被格式化为特定的字符串形式，以便在CSV文件中更好地表示。
- 数据编码：pandas在写入CSV时，会根据默认的编码方式对数据进行编码。这可能会导致某些特殊字符或非ASCII字符的编码方式发生变化，从而改变了列内容。
为了避免pandas在写入CSV时更改列内容，可以采取以下措施：
- 显式指定数据类型：在写入CSV之前，可以使用pandas的数据类型转换函数（如astype）将列的数据类型显式地指定为所需的类型，以确保写入CSV时不会发生自动转换。
- 处理缺失值：在写入CSV之前，可以使用pandas的缺失值处理函数（如fillna）对缺失值进行处理，以避免写入CSV时发生数据类型变化。
- 自定义数据格式化：如果需要保持特定的数据格式，可以使用pandas的格式化函数（如strftime）将数据格式化为所需的形式，然后再写入CSV。
- 指定编码方式：可以在写入CSV时，通过指定encoding参数来控制数据的编码方式，以确保特殊字符或非ASCII字符的编码不会发生变化。
需要注意的是，以上措施可能会增加代码的复杂性和执行时间，因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。
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