用Python编写CSV文件

我有一个字符串，看起来像这样：

 text = "Text1 Text2 Text3 Text4 Text5\n
         Here comes more test text\n
         and even more1 more2 more3\n
         tex text textt te tex\n
         1 2 3 4 5
         ..."

 Col1    2     3     4     5
 Text1 Text2 Text3 Text4 Text5
 Here  comes more  test  text
 and   even  more1 more2 more3
 tex   text  textt te    tex
 1     2     3     4     5

如您所见，数据由一个空格字符分隔（一行中正好有5个“文本”（我是指字符串）。我想编写一个CSV表，使数据看起来更漂亮。因此，它看起来像：

 text = "Text1 Text2 Text3 Text4 Text5\n
         Here comes more test text\n
         and even more1 more2 more3\n
         tex text textt te tex\n
         1 2 3 4 5
         ..."

 Col1    2     3     4     5
 Text1 Text2 Text3 Text4 Text5
 Here  comes more  test  text
 and   even  more1 more2 more3
 tex   text  textt te    tex
 1     2     3     4     5

应该有5列，每个字符串应该在一个单元格中。 我该怎么做呢？

你试试这个

text = "Text1 Text2 Text3 Text4 Text5\n\
Here comes more test text\n\
and even more1 more2 more3\n\
tex text textt te tex\n\
1 2 3 4 5"
filecsv = open('csvfile.csv', 'w+')
filecsv.write(text.replace(' ', ';'))
filecsv.close()

---

此代码将数据写入

csv

文件

text = """Text1 Text2 Text3 Text4 Text5\n
         Here comes more test text\n
         and even more1 more2 more3\n
         tex text textt te tex\n
         1 2 3 4 5"""

data = [x.strip() for x in text.split("\n") if x.strip() != ""]

columns = ["Col1", "2", "3", "4", "5"]

# Write dictionary list to file
outfile = "d2.csv"

with open(outfile, "w") as fp:
    for key in columns:
        fp.write(key + ", ")

    fp.write("\n")

    for line in data:
        l = ", ".join(line.split())
        print l
        fp.write(l)
    fp.write("\n")

输出：

Col1, 2, 3, 4, 5, 
Text1, Text2, Text3, Text4, Text5
Here, comes, more, test, text
and, even, more1, more2, more3
tex, text, textt, te, tex
1, 2, 3, 4, 5

---

您自己尝试过任何东西吗？您看到python了吗？在我看来，您更想要一个固定列宽的输出表--您的输出分隔符宽度在列之间变化。第一步：

table=[line.split（）表示文本中的行。split（'\n'）]

。不客气：）您正在寻找显示在屏幕上的数据或写入实际的.csv文件吗？您的示例输出实际上不是csv，因此我不清楚您真正想要的是什么。这不会生成csv文件。你是说

filecsv.csv

和

，

而不是

？这对我有用。谢谢我喜欢它，它很轻-但它的“.csv”