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我正在将数据解析为列表并使用 Pandas 来构建和写入 CSV 文件。首先,我的数据被放入一个集合中,其中 inv、name 和 date 都是包含大量条目的列表。然后我使用 concat 将每次迭代通过我解析的数据集连接到一个 CSV 文件,如下所示:
counter = True
data = {'Invention': inv, 'Inventor': name, 'Date': date}
if counter is True:
df = pd.DataFrame(data)
df = df[['Invetion', 'Inventor', 'Date']]
else:
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(data)])
df = df[['Invention', 'Inventor', 'Date']]
with open('./new.csv', 'a', encoding = utf-8) as f:
if counter is True:
df.to_csv(f, index = False, header = True)
else:
df.to_csv(f, index = False, header = False)
counter = False
最佳答案
如果没有看到其余的代码,很难判断可能出了什么问题。我开发了一些有效的测试数据和逻辑;您可以对其进行调整以满足您的需求。
请试试这个:
import pandas as pd
early_inventions = ['wheel', 'fire', 'bronze']
later_inventions = ['automobile', 'computer', 'rocket']
early_names = ['a', 'b', 'c']
later_names = ['z', 'y', 'x']
early_dates = ['2000-01-01', '2001-10-01', '2002-03-10']
later_dates = ['2010-01-28', '2011-10-10', '2012-12-31']
early_data = {'Invention': early_inventions,
'Inventor': early_names,
'Date': early_dates}
later_data = {'Invention': later_inventions,
'Inventor': later_names,
'Date': later_dates}
datasets = [early_data, later_data]
columns = ['Invention', 'Inventor', 'Date']
header = True
for dataset in datasets:
df = pd.DataFrame(dataset)
df = df[columns]
mode = 'w' if header else 'a'
df.to_csv('./new.csv', encoding='utf-8', mode=mode, header=header, index=False)
header = False
或者,您可以连接循环中的所有数据并在最后写出数据帧:
df = pd.DataFrame(columns=columns)
for dataset in datasets:
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(dataset)])
df = df[columns]
df.to_csv('./new.csv', encoding='utf-8', index=False)
如果您的代码无法符合此 API,您可以完全放弃在 to_csv 中写入 header 。您可以检测输出文件是否存在,如果不存在,则首先将 header 写入其中:
import os
fn = './new.csv'
if not os.path.exists(fn):
with open(fn, mode='w', encoding='utf-8') as f:
f.write(','.join(columns) + '\n')
# Now append the dataframe without a header
df.to_csv(fn, encoding='utf-8', mode='a', header=False, index=False)
关于python - 用 Pandas 编写单个 CSV header ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48053207/
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