Python：如何在for循环中保存两个csv文件

我试图以更好的方式保存我的股票分析结果。有两种方法可以将我的分析保存在csv中（任何一种都可以）

将第1部分动量分析和第2部分MACD分析保存在csv文件中。两种分析仅在一行中进行。示例：

AAPL，动量，250.45，有效，无交叉，MACD高于0

使用标题将第1部分和第2部分保存在单独的csv文件中。然后将两个csv合并到一个csv文件中 我更喜欢第一种解决方案，因为它只需要将其保存到文件中，但我无法使用writerow将其写入一行。我计划增加3到4个部分的分析，并将它们结合起来。 下面的代码用于解决方案2，但我在放置标题时遇到了问题。我标记为hdm的part1和part2（脚本中没有放入）的头是不同的，它不能在for循环中，因为它将重复头。 请帮助我什么是这个代码的最佳方式。谢谢

      import pandas as pd
      import numpy as np
      import csv
      import datetime
      import matplotlib.pyplot as plt
      import talib as ta

        now = datetime.datetime.now()
        KLSEData = ['AAPL','MSFT','IBM','WDC','STX','EMC','NCR','XRX']
        KLSElen = len(KLSEData)

        hdm = ['Stock','Mom','Pct','Liquidity']
        csvout = open('stock_mo'+now.strftime("%Y-%m-%d")+".csv", 'a')
        csvwrite = csv.writer(csvout)
        csvwrite.writerow(hdm)

        for x in range (1,len(KLSEData),1):
            data = pd.read_csv(KLSEData [x][0]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,6,7])
            high =  pd.read_csv(KLSEData [x][0]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,4])
            h=np.array(high['High'])
            low =  pd.read_csv(KLSEData [x][0]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,5])
            l = np.array(low['Low'])
            close =  pd.read_csv(KLSEData [x][0]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,6])
            c = np.array(close['Close'])
            vol = high =  pd.read_csv(KLSEData [x][0]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,7])
            v = np.array(vol['Volume'])
            #data = pd.read_csv(KLSEData [x]+".csv", index_col='Stock', usecols =[0,7]) 
            print data.head(3)
            vol1 = data['Volume']
            print vol
            volmean5 = pd.rolling_mean(vol1,5)
            #print volmean5
            volmean20 = pd.rolling_mean(vol1,20)
            #print volmean20
            mo_ratio = volmean5/volmean20
            print mo_ratio[-1]
            mo_pc = (mo_ratio[-1]-1)*100
            #print mo_ratio
            MACD = ta.MACD(c)


    #part1 momentum analysis
            if mo_ratio[-1]>= 2.5:       
               print '+ve momentum'
               active = vol.tail(30)==0
               """for y in range (len(data)-30,len(data),1):
                   active=[data.iloc[y,1]==0]"""
               if any(active):
                  csvwrite.writerow([KLSEData [x][0]]+["  momentum "]+["%.2f"%mo_pc]+["not active"])
                  csvout.close()
               else:
                  csvwrite.writerow([KLSEData [x][0]]+["  momentum "]+["%.2f"%mo_pc]+["active"])                 
                  csvout.close()
            else:
               print 'no momentum'  

            #part2 MACD analysis
            csvout1 = open('stock_macd'+now.strftime("%Y-%m-%d")+".csv", 'a')
            csvwrite1 = csv.writer(csvout1)        
            if MACD[2][-1]>1e-08 and MACD[2][-3]<MACD[2][-2]<MACD[2][-1]:
               if MACD[0][-1]>MACD[1][-1] and MACD[1][-1]>0.0:
                  csvwrite.writerow([KLSEData [x][0]]+["Golden Cross"]+["MACD above 0"])
                  csvout.close()
               else:
                  csvwrite.writerow([KLSEData [x][0]]+["Golden Cross"]+["MACD below 0"])
                  csvout.close()               
            else:
               if MACD[0][-1]>MACD[1][-1] and MACD[1][-1]>0.0:
                  csvwrite.writerow([KLSEData [x][0]]+["No Cross"]+["MACD above 0"])
                  csvout.close()  
               else:
                  print "No MACD signal" 

电流输出：

Stock,Mom,Pct,Liquidity

AAPL,  momentum ,251.77,not active

AAPL,No Cross,MACD above 0

Stock,Mom,Pct,Liquidity
MSFT,  momentum ,251.77,not active

MSFT,No Cross,MACD above 0

---

为什么你不在

数据框

中写入记录，然后在

数据框

中写入数据，而不是使用

writerow

？@RohanAmrute，如果我使用df.to(数据框)来解决我的问题呢？我建议你在

数据框

中写入数据，而不是在csv文件中使用

writeRohanamrute、'dataframe'和'writerow'，有什么不同吗？请详细说明，因为我对此不熟悉。谢谢。我在csv中添加所需的输出以及当前输出。谢谢
Stock,Mom,Pct,Liquidity

AAPL,  momentum ,251.77,not active

AAPL,No Cross,MACD above 0

Stock,Mom,Pct,Liquidity
MSFT,  momentum ,251.77,not active

MSFT,No Cross,MACD above 0