如何将两个列表按列或合并在一起,并保存为csv文件

本文介绍了如何在Python中将数据列表和标签列表按列合并,并保存为CSV文件。内容包括检查数据和标签的类型,使用for循环合并数据,并将合并后的列表转换为DataFrame,最后保存为CSV文件。

每天进步亿点点之20210306

在深度学习处理列表列表合并时,一个是数据列表,一个是标签列表;在行或列上具有相同维度。
要想同一个样本的数据和标签显示在同一行或列,可以利用for循环函数对每一行或每一列数据后加上一个标签数据。具体操作如下:
1.先看看我的数据类型及标签类型:

数据类型:
在这里插入图片描述
这是我对图像提取的全连接层特征:共有662个数据,一个数据维度为1000

标签类型:
在这里插入图片描述
标签共分为两个类别:0表示正类,1代表负类;同特征数据一样,共有662标签,每个标签依次对应每个图像的特征数据。

2.合并方法:
话不多说,直接上代码:

    for i in range(len(total_indices)):
        total_image_t
<think>好的,用户想用Python合并两个CSV文件到一个新的CSV文件中。首先,我需要回忆一下处理CSV的常用方法。记得Python有内置的csv模块,可以读写CSV文件。另外,用户提到的引用里提到了csv模块和pandas,可能两种方法都需要考虑。 用户的需求是合并两个CSV,但需要明确是水平合并还是垂直合并。根据引用[2],用户提到“merge them together into a single file horizontally”,也就是水平合并,即按合并。每个文件有相同的行数,但可能有不同的,需要横向拼接。这种情况下,可能需要将两个CSV合并到一起,保持行对应。 首先,考虑使用csv模块的方法。读取两个文件,逐行合并。例如,每个文件的每一行是一个列表合并两个列表即可。但需要注意处理表头,用户提到每个文件有4行表头,但只需要保留第一个文件的表头。所以,在代码中需要跳过第二个文件的表头,只保留第一个文件的表头。 然后,处理数据部分。假设两个CSV的行数相同,可以逐行读取,将两个行的数据合并。例如,第一个文件的第一行数据加上第二个文件的第一行数据,作为新文件的一行。这需要同时打开两个文件,逐行读取,合并后写入新文件。 另外,引用[5]提到了使用pandas按合并,可能更简单。pandas的concat函数可以指定axis=1来水平合并。首先用pd.read_csv读取两个文件,然后合并,注意可能需要忽略表头,者处理表头的情况。如果两个文件的表头不同,直接合并即可;如果表头有重复,可能需要处理重复的名。 但用户的问题中引用[2]提到每个文件有4行表头,但只需要保留第一个文件的。所以无论是用csv模块还是pandas,都需要处理这个问题。例如,读取第一个文件时保留前4行作为表头,读取第二个文件时跳过前4行,只取数据部分。 具体步骤可能如下: 方法一:使用csv模块 1. 打开第一个CSV文件,读取前4行作为表头。 2. 读取第一个文件剩余的数据行。 3. 打开第二个CSV文件,跳过前4行表头。 4. 读取第二个文件的数据行。 5. 确保两个文件的数据行数相同。 6. 将每行数据合并,写入新文件,表头是第一个文件的表头加上第二个文件名(如果需要的话,但用户可能不需要第二个文件的表头,只保留数据部分)。 但这里可能有个问题,第二个文件名是否需要保留?根据引用[2],用户希望“only take the header lines from the first .csv file”,所以合并后的文件表头只来自第一个文件的4行,第二个文件的数据部分直接拼接在后面,不需要表头。因此,在合并数据时,第二个文件的数据部分直接拼接到第一个文件的数据行后面。 方法二:使用pandas 1. 读取第一个文件,指定header参数为前4行。 2. 读取第二个文件,指定skiprows=4跳过表头。 3. 使用concat函数按合并两个DataFrame。 4. 将合并后的DataFrame写入新CSV文件,保留第一个文件的表头。 但需要注意,如果第二个文件的数据没有表头,可能需要处理名的问题,者确保名正确。 另外,用户提供的引用[5]提到了使用pandas按合并,可能更高效,尤其处理大型文件时。但需要确保两个文件的行数相同,否则合并会出现问题。 现在,我需要验证这两种方法的可行性。例如,使用csv模块时,如何正确处理多个表头行。可能需要将前四行作为header,但csv模块默认处理单行表头。可能需要将前四行合并为一个复杂的表头,但用户的问题中可能只需要保留第一文件的四行表头,而数据部分按行合并。 假设用户的每个CSV文件的表头是四行,例如多行标题,这可能比较复杂。例如,合并后的CSV也需要保留这四个表头行,后面跟着合并的数据。但如何将两个文件的四行表头合并?这可能比较复杂,可能需要将每个文件的四行表头分别处理,但用户可能只需要保留第一个文件的四行表头,而第二个文件的数据部分直接拼接到后面,不需要表头。所以在这种情况下,处理数据时,第二个文件的数据部分不需要表头,直接拼接到第一个文件的数据后面。 这可能比较困难,因为每个数据行可能需要对应正确的数。例如,第一个文件有m,第二个文件有n合并后的文件有m+n,每一行是第一个文件的行加上第二个文件的行(跳过表头后的行)。 所以具体步骤: 使用csv模块的步骤: 1. 读取第一个文件的表头(前四行),保存起来。 2. 读取第一个文件的数据行(剩下的所有行)。 3. 读取第二个文件,跳过前四行表头,读取剩下的数据行。 4. 检查两个数据部分的行数是否相同。 5. 合并对应的行,将第一个文件的行和第二个文件的行连接起来。 6. 将合并后的数据写入新文件,先写入第一个文件的四行表头,然后写入合并后的数据行。 代码示例: import csv with open('file1.csv', 'r') as f1, open('file2.csv', 'r') as f2, open('merged.csv', 'w', newline='') as out: reader1 = csv.reader(f1) reader2 = csv.reader(f2) writer = csv.writer(out) # 读取第一个文件的四行表头 headers_file1 = [next(reader1) for _ in range(4)] # 写入表头 writer.writerows(headers_file1) # 读取第二个文件的四行表头跳过 [next(reader2) for _ in range(4)] # 读取数据行合并 for row1, row2 in zip(reader1, reader2): merged_row = row1 + row2 writer.writerow(merged_row) 这可能是一个可行的方法。但需要注意,zip会在较短的迭代器结束时停止,所以需要确保两个文件的数据行数相同。 使用pandas的话,可能需要分别读取表头和数据部分,但处理多行表头可能较复杂。例如: import pandas as pd # 读取第一个文件,保留四行表头 df1 = pd.read_csv('file1.csv', header=[0,1,2,3]) # 但不确定pandas是否支持多行表头 # 读取第二个文件,跳过四行表头 df2 = pd.read_csv('file2.csv', skiprows=4, header=None) # 按合并 merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 写入新文件 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) 但这里的问题在于,pandas处理多行表头可能比较麻烦,特别是如果表头有层次结构的话。可能更简单的方式是将表头作为数据的一部分处理,但用户需要保留原始表头。这种情况下,csv模块的方法可能更直接。 因此,给出两种方法:使用csv模块处理多行表头的水平合并,以及使用pandas处理单行表头的合并。 但根据用户的问题中的引用[2],每个文件有4行表头,应该只保留第一个文件的。所以上面的csv模块的示例代码是正确的。 现在,用户的问题可能不需要处理多行表头,但引用中的情况可能有不同的需求。需要根据用户的具体问题来判断。用户现在的问题是合并两个CSV到新的CSV,但没有明确说明表头的情况。可能默认情况下是单行表头,者需要处理多行。 但根据引用[2],用户的问题可能涉及多个表头行,所以在回答时需要考虑到这一点,提供相应的处理方式。 综上,给出两种方法:使用csv模块处理多行表头的情况,以及使用pandas处理单行表头的情况。根据用户的具体需求选择合适的方法。</think>### 使用Python合并两个CSV文件的方法 #### 方法一:使用csv模块(适合保留多行表头) 通过逐行读取文件实现横向合并,保留第一个文件的表头,跳过第二个文件的表头: ```python import csv with open('file1.csv', 'r') as f1, \ open('file2.csv', 'r') as f2, \ open('merged.csv', 'w', newline='') as out: reader1 = csv.reader(f1) reader2 = csv.reader(f2) writer = csv.writer(out) # 读取写入第一个文件的4行表头 headers = [next(reader1) for _ in range(4)] writer.writerows(headers) # 跳过第二个文件的4行表头 [next(reader2) for _ in range(4)] # 合并数据行 for row1, row2 in zip(reader1, reader2): writer.writerow(row1 + row2) ``` #### 方法二:使用pandas(适合单行表头) 通过DataFrame水平合并实现拼接: ```python import pandas as pd # 读取文件(假设单行表头) df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv') # 按合并 merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 写入新文件 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) ``` #### 关键点说明 1. **表头处理**:若文件包含多行表头(如引用[2]所述),csv模块方法可直接控制表头行数 2. **数据对齐**:要求两个CSV行数相同,否则合并会截断数据 3. **性能差异**:csv模块适合处理大文件,pandas适合复杂数据处理
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值