【问题标题】：Adding list of numbers to existing csv将数字列表添加到现有 csv
【发布时间】：2019-06-12 22:05:27
【问题描述】：

我正在尝试将数字列表添加到现有的 csv 文件中。似乎应该很容易，但我无法获得正确的输出。例如，假设test.csv 有

0,0

1,1

2,2

3,3

4,4

和C=[0,1,2,3,4]

我想对与测试中的行数匹配的任何长度列表j 执行此操作。我希望test.csv 成为

0,0,0

1,1,1

2,2,2

3,3,3

4,4,4

感谢任何帮助。

感谢您的回复。

我尝试了以下方式：

将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np

导入数据

df = pd.read_csv('test.csv')

初始化列表

list_A = [0,1,2,3,4]

将列表更改为系列

series_A = pd.Series(list_A)

将系列另存为数据框列

df[1] = series_A.values

并收到了这样的问候：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 1 行，在 setitem 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2299 行 self._set_item（键，值） _set_item 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2366 行值 = self._sanitize_column（键，值） _sanitize_column 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2524 行 value = _sanitize_index(value, self.index, copy=False) _sanitize_index 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.py”，第 2741 行 raise ValueError('值的长度与'的长度不匹配' ValueError：值的长度与索引的长度不匹配

df[0] = series_A.values 回溯（最近一次通话最后）：文件“”，第 1 行，在 setitem 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2299 行 self._set_item（键，值） _set_item 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2366 行值 = self._sanitize_column（键，值） _sanitize_column 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py”，第 2524 行 value = _sanitize_index(value, self.index, copy=False) _sanitize_index 中的文件“/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.py”，第 2741 行 raise ValueError('值的长度与'的长度不匹配' ValueError：值的长度与索引的长度不匹配

【问题讨论】：

请向我们提供完整的可重现代码，以便我们更好地为您提供帮助。
将数据读入二维列表，将数据追加到该列表中，将该列表写入文件。您究竟在哪里遇到问题？
不是刻薄，但您说您通常使用csv 包，但您不知道如何使用它编写东西？
当您使用pandas 标记问题时，为什么要使用csv.reader 和savetxt？首先，使用 Pandas 可能会更好（更容易）。 savetxt 甚至是 NumPy，我根本没有看到它被提及。

标签： python pandas list csv

【解决方案1】：

使用Pandas 很容易做到这一点。

一般流程：

将 CSV 文件作为 pandas DataFrame 读取。
将列表更改为系列
将系列附加到 DataFrame
保存数据帧

编写代码：

import pandas as pd
import numpy as np

#import data
df = pd.read_csv('Your_Filename.csv')

#initialize list
list_A = np.arange(365)
list_B = np.arange(365)*2

#change list to series
series_A = pd.Series(list_A)
series_B = pd.Series(list_B) 

#save series as dataframe column
df['column_name_A'] = series_A.values
df['column_name_B'] = series_B.values

#save dataframe to csv
df.to_csv('output_filename.csv')

【讨论】：