Python 将列表写入CSV文件，并在满足条件时启动新列

我有一个包含数据点和“标识符”的列表，如下所示：

['identifier', 1, 2, 3, 4, 'identifier', 10, 11, 12, 13, 'identifier', ...]

我想将此列表写入CSV文件，并为每个标识符创建一个新列。 e、 g

我期待着听到你的建议

干杯

---

-Sebastian

你可以这样做，假设

l

是你的列表：

import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame(np.array(l).reshape(-1,5)).set_index(0).T.to_csv('my_file.csv',index=0)

---

如果您的数据集不是太大，您应该首先准备数据，然后将其序列化为csv文件

import csv

dataset = ['identifier', 1, 2, 3, 4, 'identifier', 10, 11, 12, 13, 'identifier', 21, 22, 23, 24]
columns = []
col = []
for datapoint in dataset:
    if datapoint == 'identifier':
        if col:
            columns.append(col)
            col = []
    else:
        col.append(datapoint)
columns.append(col)

rows_count = max((len(c) for c in columns))

with open('result.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")

    for x in range(rows_count):
        data = []
        for col in columns:
            if len(col) > x:
                data.append(col[x])
            else:
                data.append("")
        writer.writerow(data)

---

此解决方案不会将数据写入csv文件，但使用csv库这是一个简单的步骤。这样做的目的是将您提供的数据重新构造为一个列表列表，每个子列表都是一行数据

l=['identifier'，1,2,3'，identifier'，10,11,12,13'，identifier'，4,3,2,1,10]
def拆分列表（左，开）：
“”“将列表拆分为标识符，并返回在上拆分的列表列表。”
标识符，但不包括它。”“”
拆分=[]
缓存=[]
对于l中的v：
#检查这是否是一个标识符
如果v==开启：
#除非缓存为空，否则将其添加到拆分
如果缓存：
拆分.追加（缓存）
#清空缓存
缓存=[]
其他：
cache.append（v）
#如果不是empyt，则将最后一个缓存添加到拆分
如果缓存：
拆分.追加（缓存）
返回拆分
def重塑列表（l，默认值=无）：
“”“获取一个列表列表，假设每个列表都是一列值和
如果列表的长度不完全相同，则将其重塑为行列表无
将用于填充empyt点。”“”
结果=[]
#获取最长列表的长度
maxlen=max（映射（len，l））
对于范围内的i（最大值）：
#创建每一行
行=[]
#从列中提取值
对于l中的列：
如果i

生成演示数据：

import random

random.seed(20180119) # remove to get random data between runs
id = 'identifier'

def genData():
    data = []
    for n in range(10+random.randint(1,10)):
        data.append(id)
        data.extend(random.choices(range(1,20),k=random.randint(3,12)))
    print(data)
    return data

def partitionData(idToUse,dataToUse):
    lastId = None
    for (i,n) in enumerate(data):       # identify subslices of data
        if n == idToUse and not lastId:     # find first id, data before is discarded
          lastId = i
          continue

        if n == idToUse:                    # found id
          yield data[lastId:i]                  # yield sublist including idToUse
          lastId = i

    if (data[-1] != id):                    # yield rest of data
        yield data[lastId:]

data = genData()
partitioned = partitionData(id, data)

import itertools
import csv
with open('result.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
    # like zip, but fills up shorter ones with None till longest index
    writer.writerows(itertools.zip_longest(*partitioned, fillvalue=None)) 

identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier
10;6;3;6;17;18;13;15;18;15;17;9;3;15
17;10;7;17;8;6;7;8;16;2;19;17;16;12
17;1;7;8;3;18;4;17;10;18;15;18;15;2
10;14;4;8;8;19;13;8;7;13;4;8;13;16
15;4;8;13;2;7;;1;16;7;18;17;9;2
12;;2;15;19;8;;12;18;;7;17;;5
16;;16;7;16;14;;16;19;;13;17;;16
18;;8;9;2;7;;7;6;;17;;;18
19;;1;4;5;7;;5;15;;8;;;
18;;8;10;6;19;;19;8;;9;;;
14;;16;15;;;;14;13;;;;;
9;;6;;;;;9;15;;;;;

输出：

['identifier', 18, 6, 19, 10, 12, 18, 17, 12, 
 'identifier', 10, 17, 17, 10, 15, 12, 16, 18, 19, 18, 14, 9, 
 'identifier', 6, 10, 1, 14, 4, 
 'identifier', 3, 7, 7, 4, 8, 2, 16, 8, 1, 8, 16, 6, 
 'identifier', 6, 17, 8, 8, 13, 15, 7, 9, 4, 10, 15, 
 'identifier', 17, 8, 3, 8, 2, 19, 16, 2, 5, 6, 
 'identifier', 18, 6, 18, 19, 7, 8, 14, 7, 7, 19, 
 'identifier', 13, 7, 4, 13, 
 'identifier', 15, 8, 17, 8, 1, 12, 16, 7, 5, 19, 14, 9, 
 'identifier', 18, 16, 10, 7, 16, 18, 19, 6, 15, 8, 13, 15, 
 'identifier', 15, 2, 18, 13, 7, 
 'identifier', 17, 19, 15, 4, 18, 7, 13, 17, 8, 9, 
 'identifier', 9, 17, 18, 8, 17, 17, 17, 
 'identifier', 3, 16, 15, 13, 9, 
 'identifier', 15, 12, 2, 16, 2, 5, 16, 18]

重新格式化：

import random

random.seed(20180119) # remove to get random data between runs
id = 'identifier'

def genData():
    data = []
    for n in range(10+random.randint(1,10)):
        data.append(id)
        data.extend(random.choices(range(1,20),k=random.randint(3,12)))
    print(data)
    return data

def partitionData(idToUse,dataToUse):
    lastId = None
    for (i,n) in enumerate(data):       # identify subslices of data
        if n == idToUse and not lastId:     # find first id, data before is discarded
          lastId = i
          continue

        if n == idToUse:                    # found id
          yield data[lastId:i]                  # yield sublist including idToUse
          lastId = i

    if (data[-1] != id):                    # yield rest of data
        yield data[lastId:]

data = genData()
partitioned = partitionData(id, data)

import itertools
import csv
with open('result.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
    # like zip, but fills up shorter ones with None till longest index
    writer.writerows(itertools.zip_longest(*partitioned, fillvalue=None)) 

identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier
10;6;3;6;17;18;13;15;18;15;17;9;3;15
17;10;7;17;8;6;7;8;16;2;19;17;16;12
17;1;7;8;3;18;4;17;10;18;15;18;15;2
10;14;4;8;8;19;13;8;7;13;4;8;13;16
15;4;8;13;2;7;;1;16;7;18;17;9;2
12;;2;15;19;8;;12;18;;7;17;;5
16;;16;7;16;14;;16;19;;13;17;;16
18;;8;9;2;7;;7;6;;17;;;18
19;;1;4;5;7;;5;15;;8;;;
18;;8;10;6;19;;19;8;;9;;;
14;;16;15;;;;14;13;;;;;
9;;6;;;;;9;15;;;;;

写入数据：

import random

random.seed(20180119) # remove to get random data between runs
id = 'identifier'

def genData():
    data = []
    for n in range(10+random.randint(1,10)):
        data.append(id)
        data.extend(random.choices(range(1,20),k=random.randint(3,12)))
    print(data)
    return data

def partitionData(idToUse,dataToUse):
    lastId = None
    for (i,n) in enumerate(data):       # identify subslices of data
        if n == idToUse and not lastId:     # find first id, data before is discarded
          lastId = i
          continue

        if n == idToUse:                    # found id
          yield data[lastId:i]                  # yield sublist including idToUse
          lastId = i

    if (data[-1] != id):                    # yield rest of data
        yield data[lastId:]

data = genData()
partitioned = partitionData(id, data)

import itertools
import csv
with open('result.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
    # like zip, but fills up shorter ones with None till longest index
    writer.writerows(itertools.zip_longest(*partitioned, fillvalue=None)) 

identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier
10;6;3;6;17;18;13;15;18;15;17;9;3;15
17;10;7;17;8;6;7;8;16;2;19;17;16;12
17;1;7;8;3;18;4;17;10;18;15;18;15;2
10;14;4;8;8;19;13;8;7;13;4;8;13;16
15;4;8;13;2;7;;1;16;7;18;17;9;2
12;;2;15;19;8;;12;18;;7;17;;5
16;;16;7;16;14;;16;19;;13;17;;16
18;;8;9;2;7;;7;6;;17;;;18
19;;1;4;5;7;;5;15;;8;;;
18;;8;10;6;19;;19;8;;9;;;
14;;16;15;;;;14;13;;;;;
9;;6;;;;;9;15;;;;;

result.csv:

import random

random.seed(20180119) # remove to get random data between runs
id = 'identifier'

def genData():
    data = []
    for n in range(10+random.randint(1,10)):
        data.append(id)
        data.extend(random.choices(range(1,20),k=random.randint(3,12)))
    print(data)
    return data

def partitionData(idToUse,dataToUse):
    lastId = None
    for (i,n) in enumerate(data):       # identify subslices of data
        if n == idToUse and not lastId:     # find first id, data before is discarded
          lastId = i
          continue

        if n == idToUse:                    # found id
          yield data[lastId:i]                  # yield sublist including idToUse
          lastId = i

    if (data[-1] != id):                    # yield rest of data
        yield data[lastId:]

data = genData()
partitioned = partitionData(id, data)

import itertools
import csv
with open('result.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
    # like zip, but fills up shorter ones with None till longest index
    writer.writerows(itertools.zip_longest(*partitioned, fillvalue=None)) 

identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier;identifier
10;6;3;6;17;18;13;15;18;15;17;9;3;15
17;10;7;17;8;6;7;8;16;2;19;17;16;12
17;1;7;8;3;18;4;17;10;18;15;18;15;2
10;14;4;8;8;19;13;8;7;13;4;8;13;16
15;4;8;13;2;7;;1;16;7;18;17;9;2
12;;2;15;19;8;;12;18;;7;17;;5
16;;16;7;16;14;;16;19;;13;17;;16
18;;8;9;2;7;;7;6;;17;;;18
19;;1;4;5;7;;5;15;;8;;;
18;;8;10;6;19;;19;8;;9;;;
14;;16;15;;;;14;13;;;;;
9;;6;;;;;9;15;;;;;

链接：
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我期待着看到您的尝试。在这个网站上已经有数千个关于读/写CSV的问题。你从你的研究中尝试了什么？嗨，我尝试了大部分。我缺少的元素是告诉作者，如果符合条件，就开始新专栏。请将您的最佳尝试作为问题的编辑。如果我们在回答问题时也能纠正您的误解，那么对您来说就更有用了。您可能还会想，为什么一个“标识符”后面跟着4个值，以及为什么它们应该进入新的列-您从不谈论行…@pault是的，您可以。

writerows

方法获取一个嵌套列表，每个内部列表表示一行（该列表中的每个项目位于单独的列中）。您可以很容易地将此输入分解为行和列，作为带有

for

循环的嵌套列表，并可能将其压缩为列表理解。这些问题没有明确的答案，因为还不清楚。你提供的任何答案都将基于你对Q想要什么的假设，而不是他在QT中陈述的意图。这是我对问题的理解。现场直播，谢谢：）我得出了与你相同的结论（格式方面），但直到他陈述他想让答案“思考”是正确的，但在大多数情况下，Q的变化是这样的。现在问题更明确了，你的解决方案中断了：）■