Python 将列表移动到csv的更好方法？

所以我有列表的数据框架

以下是数据帧的代码：

Cafe_dataframe = pd.DataFrame({'카페 URL' : URL_LIST,
                            '카페명' : CafeTitle,
                            '카테고리명' : Category_Name,
                            '글쓴이ID' : NaverID,
                            '포스트 제목' : PostTitle,
                            '포스트일' : Posting_Date,
                            '조회수' : The_Number_of_Views,
                            '비디오수' : The_Number_of_Video,
                            '그림수' : The_Number_of_Picture,
                            '댓글수' : The_Number_of_Comment,
                            '글자수' : The_Number_of_Characters,
                            '키워드수' : The_Number_of_Keyword
                           })

Cafe_dataframe.to_csv('cafe_data.csv', index=True, encoding='UTF8')

path="./cafe_data.csv"
with open(path, 'r', encoding='UTF8', errors='replace') as infile, open('cafe_data_.csv', 'w', encoding='euc-kr', errors='replace') as outfile:
inputs = csv.reader(infile)
output = csv.writer(outfile)

for index, row in enumerate(inputs):
    output.writerow(row)

os.remove('cafe_data.csv')

这个错误被提出：

ValueError: arrays must all be same length

现在，我知道

dataframe

不能使用不同长度的列表，我检查了每个列表的长度，结果发现

URL\u list

有

1000

元素，而其他元素只有

755

但我需要的是一种方法来创建带有列表的

csv

文件，而不管列表的长度如何

是否有其他方法创建带有列表的

CSV

文件

---

还是可以忽略

ValueError

并仍然使用

集合创建
pandas数据帧
？
使用
集合。OrderedDict
和
itertools.zip
：

from collections import OrderedDict
from itertools import zip_longest

d = OrderedDict({"A": [0,1], "C": [0,1,2,4], "B": [0,1,2]})

df = pd.DataFrame(list(zip_longest(*d.values())), columns = d.keys())
print(df)
     A  C    B
0  0.0  0  0.0
1  1.0  1  1.0
2  NaN  2  2.0
3  NaN  4  NaN

注意：
OrderedDict
用于确保
d.values（）
和
d.keys（）
的顺序正确。如果您使用的是python 3.6或更高版本，则正常的
dict
就可以了。
因此您希望将
URL\u列表
保留到末尾，并用nan？@Chris填充其余列就可以了。任何创建CSV文件的方法，不管每个列表的长度如何，我都可以。一个简单的问题：它是否必须列出d=OrderedDict（{“A”：[0,1]，“C”：[0,1,2,4]，“B”：[0,1,2]}）中的所有元素？我可以简单地用列表的名称替换它吗？因为您已经有了一个
dict
，只需将它包装为
d=OrderedDict（您的dict是在\u pd.DataFrame内）
；）只是澄清一下，您试图转换的不是列表。它被称为列表的
dict
，其中
dict
的键是你的名字（即'카페 URL'），值是相应的列表。感觉你对术语有点困惑。