在这种情况下,必须进一步处理数据以确保其格式适合写入CSV文件。 # 处理嵌套列表 def flatten_list(nested_list): flat_list = [] for item in nested_list: if isinstance(item, list): flat_list.extend(flatten_list(item)) else: flat_list.append(item) return flat_list 定义嵌套数据 nested_data = [...
接着,我们创建了一个numpy数组,并使用savetxt()方法将数据写入CSV文件。需要注意的是,我们在使用savetxt()方法时,指定了delimiter参数为逗号,并指定了fmt参数为'%s'以确保所有数据以字符串格式写入。 四、总结 在这篇文章中,我们介绍了三种将Python列表数据写入CSV文件的方法:使用内置csv模块、使用pandas库、使用nump...
将Python中的list保存到CSV文件是一个常见的操作,可以通过csv模块轻松实现。下面是一个分步骤的说明,包括相应的代码片段: 1. 导入Python的csv模块 首先,需要导入Python的csv模块,以便使用其提供的CSV文件操作功能。 python import csv 2. 创建或打开一个csv文件用于写入 使用open函数创建一个CSV文件(如果文件不存在...
for i in save_list: print(i) save_dic = ({'编号': row[0], '名称': row[1], '磁力链接': row[2]} for row in save_list) pd1 = pd.DataFrame(save_dic) pd1.to_csv('mysave.csv', encoding='gbk', index=False, header=None) to_scv_() 下面备忘录: 需求2 将两个分开的csv文件...
python list 保存为csv python save list shelve xml处理 configparser hashlib logging shelve模块 shelve是一个简单的k,v将内存数据通过文件持久化的模块,可以持久化任何pickle可支持的python数据格式 import shelve sw = shelve.open('shelve_test.pkl') # 创建shelve对象...
importcsv 1. 3.2 创建列表数据 data=[["name","age","city"],["Alice",25,"New York"],["Bob",30,"Los Angeles"]] 1. 2. 3. 4. 5. 3.3 打开CSV文件并写入数据 withopen("output.csv","w",newline="")ascsvfile:writer=csv.writer(csvfile)forrowindata:writer.writerow(row) ...
list没有to_csv的属性,也就是说list直接是转存不了为csv 为了解决这个问题,我们可以引入panas模块,使用其DataFrame属性。 import pandas as pd list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,9,9]] # 下面这行代码运行报错 # list.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='utf-8') ...
首先先定义一个 list,将其转存为 csv 文件,看将会报什么错误 1 2 list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,9,9]] list.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='utf-8') 运行后出现: Traceback (most recent call last): File "D:/Python/untitled/PcCVS.py", line 43, in <module> list.to_csv('e:...
第三种,使用pandas,可以写入到csv或者xlsx格式文件 import pandas as pd result_list = [['1', 1, 1], ['2', 2, 2], ['3', 3, 3]] columns = ["URL", "predict", "score"] dt = pd.DataFrame(result_list, columns=columns) dt.to_excel("result_xlsx.xlsx", index=0) dt.to_csv("...
1、导入csv模块 首先需要导入csv模块,这个模块是Python内置的,无需额外安装。 import csv 2、准备数据 假设我们有一个包含多个列表的列表(二维列表): data = [ ['Name', 'Age', 'City'], ['Alice', 30, 'New York'], ['Bob', 25, 'Los Angeles'], ...