我有一长串这样的表格——
a = [[1.2,'abc',3],[1.2,'werew',4],........,[1.4,'qew',2]]
也就是说,列表中的值是不同类型的——float,int, strings。我如何将它写入csv文件,使我的输出csv文件看起来像这样
1.2,abc,3
1.2,werew,4
.
.
.
1.4,qew,2
我有一长串这样的表格——
a = [[1.2,'abc',3],[1.2,'werew',4],........,[1.4,'qew',2]]
也就是说,列表中的值是不同类型的——float,int, strings。我如何将它写入csv文件,使我的输出csv文件看起来像这样
1.2,abc,3
1.2,werew,4
.
.
.
1.4,qew,2
当前回答
在这个页面上甚至没有看到一个回答,包括如何包括头以及创建文件。这里有一种方法也包含了这一点。Method在python 3中工作得很好
csv_filename = 'abc.csv'
fieldnames = ['Col_1','Col_2','Col_3','Col_4']
with open(csv_filename, mode='w') as csv_file:
writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for i in my_list:
writer.writerow({fieldnames[0]: i[0], fieldnames[1]: i[1], fieldnames[2]: i[2],fieldnames[3]: i[3]})
其他回答
Python内置的CSV模块可以轻松处理:
import csv
with open("output.csv", "wb") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(a)
这假设你的列表被定义为a,就像你的问题一样。您可以通过CSV .writer()的各种可选参数调整输出CSV的确切格式,如上面链接的库参考页中所记录的那样。
Python 3更新
import csv
with open("out.csv", "w", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(a)
在将列表的列表的列表的列表导出为.csv的情况下,这将在Python3中工作:
import csv
with open("output.csv", "w") as f:
writer = csv.writer(f)
for element in lll:
writer.writerows(element)
如果出于某种原因你想手动执行(不使用csv,pandas,numpy等模块):
with open('myfile.csv','w') as f:
for sublist in mylist:
for item in sublist:
f.write(item + ',')
f.write('\n')
当然,滚动您自己的版本可能容易出错且效率低下……这就是为什么会有专门的模块。但有时自己写可以帮助你理解它们是如何工作的,有时只是更简单。
如何转储列表的列表到pickle和恢复它与pickle模块?这很方便。
>>> import pickle
>>>
>>> mylist = [1, 'foo', 'bar', {1, 2, 3}, [ [1,4,2,6], [3,6,0,10]]]
>>> with open('mylist', 'wb') as f:
... pickle.dump(mylist, f)
>>> with open('mylist', 'rb') as f:
... mylist = pickle.load(f)
>>> mylist
[1, 'foo', 'bar', {1, 2, 3}, [[1, 4, 2, 6], [3, 6, 0, 10]]]
>>>
import csv
with open(file_path, 'a') as outcsv:
#configure writer to write standard csv file
writer = csv.writer(outcsv, delimiter=',', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL, lineterminator='\n')
writer.writerow(['number', 'text', 'number'])
for item in list:
#Write item to outcsv
writer.writerow([item[0], item[1], item[2]])
官方文档:http://docs.python.org/2/library/csv.html