到 csv 的 2D 列表 - 按列

Posted 2023-02-23

【中文标题】到 csv 的 2D 列表 - 按列

【英文标题】：2D list to csv - by column

【发布时间】：2019-09-25 06:15:42

【问题描述】：

我想将二维列表的内容导出到 csv 文件中。

子列表的大小可以不同。例如，二维列表可以是：

a = [ ['a','b','c','d'], ['e','f'], ['g'], [], ['h','i '] ]

我希望我的 csv 像这样存储数据 - “按列”：

a,e,g, ,h
b,f, , ,i
c
d

是否必须添加一些空格才能使每个子列表的大小相同？还是有其他方法可以做到这一点？

感谢您的帮助

【参考方案1】：

你可以使用itertools.zip_longest:

import itertools, csv
a = [ ['a','b','c','d'], ['e','f'], ['g'], [], ['h','i'] ]
with open('filename.csv', 'w') as f:
  write = csv.writer(f)
  write.writerows(list(itertools.zip_longest(*a, fillvalue=''))) 

输出：

a,e,g,,h
b,f,,,i
c,,,,
d,,,,

【讨论】：

谢谢，这正是我想要的。高效且直观。至少在我的情况下，这似乎是这里提出的所有解决方案中最快的。

@Martin 很高兴为您提供帮助！

【参考方案2】：

可以使用 pandas 和转置函数 (T) 来完成

import pandas as pd
pd.DataFrame(a).T.to_csv('test.csv')

结果： (test.csv)

 ,0,1,2,3,4
0,a,e,g,,h
1,b,f,,,i
2,c,,,,
3,d,,,,

【参考方案3】：

import itertools
import pandas as pd

首先使用嵌套数组创建一个数据框：

a = ['a','b','c','d']
b = ['e','f']
c = ['g']
d = []
e = ['h','i'] 

nest = [a,b,c,d,e]

df = pd.DataFrame((_ for _ in itertools.zip_longest(*nest)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

这样：

    a   b       c       d       e
0   a   e       g       None    h
1   b   f       None    None    i
2   c   None    None    None    None
3   d   None    None    None    None

然后使用 pandas 存储它：

df.to_csv('filename.csv', index=False)

【参考方案4】：

我们在这里要完成三项任务：填充子列表，使其长度相同，转置，写入csv。 可悲的是Python没有内置的填充功能，但是它可以相对容易地完成，我会按照以下方式进行 （以下代码旨在提供 OP 中要求的结果）：

a = [['a','b','c','d'],['e','f'],['g'],[],['h','i']]
ml = max([len(i) for i in a]) #number of elements of longest sublist
a = [(i+[' ']*ml)[:ml] for i in a] #adding ' ' for sublist shorter than longest
a = list(zip(*a)) #transpose
a = [','.join(i) for i in a] #create list of lines to be written
a = [i.rstrip(', ') for i in a] #jettison spaces if not followed by value
a = '\n'.join(a) #create string to be written to file
with open('myfile.csv','w') as f: f.write(a)

myfile.csv的内容：

a,e,g, ,h
b,f, , ,i
c
d