Python 是一種廣泛使用的編程語言，其強大的數據處理能力使其成為了人們處理數據的有力工具。在 Python 中，我們可以處理多種數據類型，并將其保存到各種數據集中。保存數據集不僅可以在后續的數據分析和應用過程中使用，還能夠幫助我們在數據丟失時快速地進行數據恢復。下面我們來了解一下 Python 中如何保存數據集。

# 1. 使用 CSV 格式保存數據集
import csv
data = [["姓名", "年齡", "性別"],
["張三", "18", "男"],
["李四", "20", "女"],
["王五", "21", "男"]]
with open("dataset.csv", "w", newline="") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for d in data:
writer.writerow(d)
# 2. 使用 JSON 格式保存數據集
import json
data = {"name": "張三", "age": 18, "gender": "男"}
with open("dataset.json", "w") as jsonfile:
json.dump(data, jsonfile)
# 3. 使用 Pandas 庫保存數據集
import pandas as pd
data = {"name": ["張三", "李四", "王五"],
"age": [18, 20, 21],
"gender": ["男", "女", "男"]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("dataset.csv", index=False)

上述代碼中使用了三種不同的方式保存數據集。第一種是使用 csv 格式保存數據集，csv 文件主要用于存儲表格形式的數據，并且用逗號分隔每個數據項。我們通過 Python 自帶的 csv 模塊來實現數據保存。第二種是使用 JSON 格式保存數據集，JSON 文件主要用于存儲非結構化數據。我們通過 Python 自帶的 json 模塊來實現數據保存。第三種是使用 Pandas 庫保存數據集，Pandas 庫是一個專門用于數據處理的庫，它可以輕松地對數據進行處理和分析。