【python】将数据按列写入CSV表格

最新推荐文章于 2025-06-23 14:38:29 发布
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本文介绍如何在Python中按列将数据写入CSV文件，重点在于处理数据行数与源文件一致的情况，避免因数据量不匹配导致的运行错误。

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如何按列写入CSV表格

import csv

#先给data赋值
data = [1.2,3,5,7,9,25]
with open('1.csv','r')
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python 在csv中插入新的一列并保持中文无乱码
weixin_45285601的博客
07-03 507
python版本2.7 插入列 使用pandas 库，代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import csv,unicodecsv import pandas as pd #此内容为第一次写入csv文件 fp =open('test.csv','wb') list = [u"第一列标题",u"第二列标题"] con = [u"第一列内容",u"第二列内容"] w_fp = unicodecsv.writer(fp,encoding='utf-8-sig') w_fp.writerow
python按列写入csv文件_Python csv writer按列写入，n
weixin_39917211的博客
12-02 6665
我正在处理一系列文本文件，其中我想保留一些变量。我试图将这些变量保存在csv文件中。每个文本文件将从该csv文件中提取1行和N列。。我可以有1000个或更多的文件，这将导致一个包含1000行和N列的csv文件(N可以是10个或更多或更少)。我尝试使用以下代码res=[variable1, variable2, variable3, ..., variableN]csvfile = "summary...
Python 实现向CSV文件按列写数据
最新发布
cyh0301的博客
06-23 192
1.先按照原始横向（行）数据写入CSV，待操作完成后，将CSV文件内容进行转置《Python 文件操作》中，有设计该方案（本次略）缺点：因为需要先准备好写入的纵向数据，所以需要再获取全部数据后进行，一旦程序异常，可能导致数据全部丢失。首先说明，csv模块本身没有直接提供该接口，所以要实现向CSV纵向（列）写数据需要一些技巧。优点：可以实时写入原始横向数据，避免程序在中途异常时噪声的数据丢失。以上两种思路，各有优缺点，需要根据实际情况进行选择。2.先将原始横向数据，转成纵向数据，再写入CSV。
python实现操作excel，数据写入excel的一行或者一列
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12-03 6155
# _*_ coding:utf-8 _*_ import random import xlwt,string class ImportData(object): def create_num(self,num): """ 自动生成11位号段： :param num: 输入数据数量 :return: """ self.column0 = [] num_start = ['134', '...
csv.writer()将list以列的形式写入
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pandas DataFram 如何制定列的顺序（默认列名字典顺序） 问题：默认的是按照列名的字典顺序排序的，要固定顺序，按照自己想要的顺序。 解决方案： 加columns字段即可 例子： columns = ['cmt','class_label','test_label','predict_label'] df.to_csv("cnn_predict_result.csv",e
Python将列表数据写入文件（txt, csv，excel）
09-19
接下来，我们讨论如何将列表数据写入csv文件。csv（Comma Separated Values）文件是用于存储表格数据的标准格式，易于读取和处理。以下是一个名为`data_write_csv`的函数，它使用`csv`模块来实现： ```python ...
【Python+Excel 01】python按列读取CSV信息，并将其写入excel
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下载了FLUXNET的站点数据来进行验证，需要把csv文件的其中几列读取到excel表中，方便进行下一步操作。
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本文将详细讲解如何使用Pandas的DataFrame来处理一维数组和二维数组，并将其按行写入CSV或Excel文件。 首先，我们要了解Pandas DataFrame的基本概念。DataFrame是一个二维表格型数据结构，它具有行和列的索引，可以...
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在nodeJs服务端上进行数据渲染，我们需要使用到第三方模块 art-template ，使用npm进行安装这个模块，npm install art-template 安装完成后：（可能无法访问）中文文档： https://aui.github.io/art-template/ 介绍 art-template 是一个简约、超快的模板引擎。 它采用作用域预声明的技术来优化模板渲染速度，从而获得接近 JavaScript 极限的运行性能，并且同时支持 NodeJS 和浏览器。 简单使用 在这里我们定义一个js文
利用go-mapped-csv简化CSV数据的按列映射写入
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我是python新手，正在开发一个实用程序来准备一些数据，以便在R中进行分析。到目前为止，该实用程序正在读取两个csv文件，解析tld和sld的url，然后从转置的列表将它们写入csv。然后我需要将csv文件的其他列从“colrdr”直接复制到阅读器中，如第2-6列。我首先尝试了一些直接的解决方案，只是用colrdr写，就像我以前从MasterList写的一样，但是那不起作用（看起来colrdr列...
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python将列表写入CSV文件，注意 writer.writerow([line])，必须将line（字符串）转化成列表，否则是每个字母占用一个单元格 def writeToCSV(filter): with open('temp.csv', "w",newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) ...
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python将字典按行或按列写入csv文件
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python之把列表的值成列写入csv文件
weixin_43453421的博客
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### 如何使用 Python 将数据写入 CSV 文件 在 Python 中，可以使用标准库 `csv` 模块或第三方库 `pandas` 来实现将数据写入 CSV 文件的功能。以下是两种常见的方法及其示例代码。 #### 方法一：使用标准库 `csv` 模块 `csv` 模块提供了简单易用的接口来处理 CSV 文件。以下是一个完整的示例代码： ```python import csv # 定义数据 data = [ ["姓名", "年龄", "性别"], ["张三", 18, "男"], ["李四", 20, "女"], ["王五", 22, "男"] ] # 打开文件并写入数据 with open("data.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in data: writer.writerow(row) print("数据写入完成！") ``` 上述代码中，`csv.writer` 创建了一个写入器对象，用于将数据逐行写入到 CSV 文件中[^1]。参数 `newline=""` 和 `encoding="utf-8"` 确保了跨平台兼容性和正确的字符编码。 #### 方法二：使用第三方库 `pandas` `pandas` 是一个强大的数据分析库，它提供了更简洁的方式将数据写入 CSV 文件。以下是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 定义数据 data = { "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [25, 30, 35], "city": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"] } # 转换为 DataFrame 格式 df = pd.DataFrame(data) # 写入 CSV 文件 df.to_csv("output.csv", index=False, encoding="utf-8") print("数据已写入 output.csv") ``` 在上述代码中，`pandas.DataFrame` 将字典格式的数据转换为表格形式，并通过 `to_csv` 方法将其保存为 CSV 文件[^2]。参数 `index=False` 表示不将行索引写入文件，`encoding="utf-8"` 确保了正确的字符编码。 #### 方法三：使用 `csv.DictWriter` 写入字典数据 如果数据是以字典的形式存储的，可以使用 `csv.DictWriter` 来简化写入过程。以下是一个示例代码： ```python import csv # 准备数据 data = [ {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}, {"name": "Bob", "age": 30, "city": "Los Angeles"}, {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Chicago"} ] # 定义 CSV 文件路径 csv_file_path = "output.csv" # 打开文件并创建 DictWriter 对象 with open(csv_file_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile: fieldnames = ["name", "age", "city"] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) # 写入表头 writer.writeheader() # 写入数据 writer.writerows(data) print(f"数据已写入 {csv_file_path}") ``` 上述代码中，`csv.DictWriter` 可以直接写入字典形式的数据，避免了手动匹配字段名和值的麻烦[^3]。 --- ### 注意事项 1. **字符编码**：确保使用正确的编码（如 `utf-8`），以避免因字符集问题导致的乱码。 2. **文件关闭**：使用 `with` 语句可以自动管理文件的打开和关闭操作，避免资源泄漏。 3. **性能优化**：对于大数据量写入，推荐使用 `pandas` 或批量写入方式以提高效率。 ---
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