将数字列表添加到现有的csv

Question

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

感谢您的帮助。

感谢您的回复。

我尝试通过以下方式进行此操作：

将熊猫作为pd导入 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

并对此表示欢迎：

回溯（最近通话最近）：   文件“”，第1行，位于    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     值= _sanitize_index（值，self.index，复制= False）   _sanitize_index中的文件“ /usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.py”，第2741行     引发ValueError（'值的长度与'的长度不匹配' ValueError：值的长度与索引的长度不符

  

    

      

df [0] = series_A.values       追溯（最近一次通话）：         文件“”，第1行，位于          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           值= _sanitize_index（值，self.index，复制= False）         _sanitize_index中的文件“ /usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.py”，第2741行           引发ValueError（'值的长度与'的长度不匹配'       ValueError：值的长度与索引的长度不符

    

  

Answer 1

使用Pandas相当容易。

一般流程：

• 以熊猫DataFrame的形式读取CSV文件。
• 将列表更改为系列
• 将系列附加到DataFrame
• 保存数据框

书面代码：

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')