在预测python之后高效地写入文件

我对编程相当陌生，正在努力减少将数据写入文件所需的时间，我发现编写部分是主要问题

以下是我的机器学习程序代码的一部分：

filename="data.csv"
f=open(filename,"w")
headers="row,open\n"
f.write(headers)

for i in range (0,55970):
    score=rf.predict(edit[i].reshape(1, -1))
    score=str(score).replace('[','').replace(']','')
    f.write(str(i) +","+ score +"\n")
    
f.close()

我知道我应该在得到所有数据后才开始写数据，但我不知道该怎么做——因为我只知道f.write（）。我是否为我的预测和返回分数创建了一个函数，然后创建一个列表来存储所有分数并将其写入？（如果可能的话）

[编辑]

score=rf.predict(edit)
with open('data.csv', 'w',newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['row', 'open'])
    for i in range(55970):
        writer.writerow([i,str(score[i])])

^根据新建议添加。发现我应该只做预测，然后写行，这大大缩短了所花的时间

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谢谢你的帮助

CSV模块是一个更好的工具。更具体地说，

writerows（）

是您需要的

以下是文档中的一个示例：

import csv
with open('some.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(someiterable)

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使用

+

连接字符串的效果很差，因为它会导致不必要地创建新字符串，这些新字符串将被丢弃，应该避免。字符串格式设置和在字符串列表或iterable上使用

join（）

是首选方法感谢您的建议，但我不确定如何高效地创建iterable来输入数据。我已经编辑了我的原始问题，添加了我使用writerows（）尝试过的新代码。@arangard我为您更新了我的答案。您不需要编译数据，然后一次性将其全部写入。我推荐了

writerows

，因为你对原始问题的措辞方式。测试我现在给出的示例，如果您仍然需要帮助，请告诉我。

import csv

with open('data.csv', 'w') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)
    writer.writerow(['row_id', 'open_flag'])
    for i in range(55970):
        score = str(rf.predict(edit[i].reshape(1, -1)))
        score.replace('[', '').replace(']', '')
        writer.writerow([i, score])