Python 跳过以逗号分隔的列/多个空列表

我正在尝试将一些数据帧写入csv文件。但是，F到N列应该为空。这是我正在使用的数据帧：

data = [['car'], ['bus'], ['laptop'], ['tv', 'chair'], ['music', 'pop'], ['shoe']]
dataFrame = pandas.DataFrame(data).transpose()

前五个列表分别位于A到E列中。例如，

'laptop'

在C列下。但是，对于当前代码，

'shoe'

在F列下。是否有方法告诉此数据帧它应该跳过F列到N列，并在O列下写入

'shoe'

？换句话说，E列和O列之间应该有空列

如果这不可能。我假设至少可以多次编写

[]、[]、[]、[]

。有没有办法让这些空列表用逗号分隔，并用

for

循环之类的符号

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感谢阅读。

使用列表理解：

In [1]: ll = [[] for x in range(5)]

In [2]: ll
Out[2]: [[], [], [], [], []]

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我认为您应该使用

字典而不是列表，这样您就可以明确地说明每个列表应该属于哪些列。然后重新编制索引，使其显示在正确的位置

import pandas as pd
import string

data = {'A': ['car'], 'B': ['bus'], 'C': ['laptop'], 
        'D': ['tv', 'chair'], 'E': ['music', 'pop'], 'O':['shoe']}
df = (pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
        .reindex(list(string.ascii_uppercase))
        .truncate(after='O', axis=0).T)

输出：
现在，如果您执行
df.to\u csv（'file\u name.csv'，index=False，header=False）
则列将按照您在.csv中所需的方式显示

CSV输出：

如果您需要更多的列，那么前702个excel列是：

from itertools import product
l = list(string.ascii_uppercase)+[x+y for x,y in product(string.ascii_uppercase, string.ascii_uppercase)]

这将在
shoe
之前插入9个空列表，将shoe放入
O
列中

for i in range(9):
    data.insert(-1, [])
dataFrame = pandas.DataFrame(data).transpose()

您可以在一系列值上使用熊猫：

import string
alphabet = string.ascii_uppercase

[dataFrame.insert(i, f"{alphabet[i]}", '') for i in range(5,14)]

dataFrame
      0     1       2      3      4 F G H I J K L M N     5
0   car   bus  laptop     tv  music                    shoe
1  None  None    None  chair    pop                    None

你希望在“shoe”之前有空列，还是只希望列的名称是A、B、C、D、E、O？我只需要将这些数据放在A、B、C、D、E和O列中。此时，你的列没有名称，所以你可以直接命名它们……这与列的命名无关。对于O列，我的意思是csv中的O列csv文件中的O列只是excel为csv文件提供的标签。您的意思是希望列被填充。如果列名称不同，我该如何处理？这意味着不是对OWell的访问。您希望列名是什么？您可以在字典中指定它们的名称（正如我所做的那样），然后将列表传递给reindex，以指定您希望它们出现的顺序。如果我将列名更改为随机名称，则代码无法完成此任务。@jxpython很明显，是的。你不能指望reindex神奇地知道你想要的东西是如何排列的。我的解决方案的关键是在字典中提供列名，然后提供希望它们在
.reindex（some_list）
步骤中出现的顺序。如果在字典中将名称更改为随机名称，还需要提供一个包含这些随机名称的新列表，以便它知道如何对它们进行排序。也许看看
for i in range(9):
    data.insert(-1, [])
dataFrame = pandas.DataFrame(data).transpose()

import string
alphabet = string.ascii_uppercase

[dataFrame.insert(i, f"{alphabet[i]}", '') for i in range(5,14)]

dataFrame
      0     1       2      3      4 F G H I J K L M N     5
0   car   bus  laptop     tv  music                    shoe
1  None  None    None  chair    pop                    None