在保留列顺序的同时使用 dataframe.to_csv() 追加

Question

我正在尝试使用 df.to_csv() 将数据附加到 csv。我想使用一个优雅的代码来使用它，但是会出现问题。有时，我碰巧得到带有不同顺序键的字典

import pandas as pd

# Simplified version of my function
def save_to_csv(dictionary, index):
    df = pd.DataFrame(dictionary, index=[index])
    header = index == 0
    df.to_csv('test.csv', mode='a', header=header)

# I run some function, I get dict 'dict' => I want to save it into csv file
id = 0
dict = {'col_name_1': 1, 'col_name_2': 2, 'col_name_3': 3}
save_to_csv(dict, id)

# I run some function a second time, I get dict 'dict' => I want to append it into csv file
id = 1
dict = {'col_name_2': 2, 'col_name_3': 3, 'col_name_1': 1}
save_to_csv(dict, id)

# etc ...

我明白了

,col_name_1,col_name_2,col_name_3
0,1,2,3
1,2,3,1

代替

,col_name_1,col_name_2,col_name_3
0,1,2,3
1,1,2,3

我想长时间使用此功能，因此我想避免黑客攻击并尽可能提供更多干净/强大的解决方案

如果您有任何想法，将不胜感激，谢谢！

Answer 1

@Serge Ballesta 的解决方案，我将用于此项目

def save_to_csv(dictionary, index):
    df = pd.DataFrame(dictionary, index=[index])
    header = index == 0
    df.to_csv('test.csv', mode='a', header=header, columns=sorted(dictionary.keys()))

谢谢！

Answer 2

您可以根据第一个dict在csv文件中找到要写入的键的顺序：

dict = {'col_name_1': 1, 'col_name_2': 2, 'col_name_3': 3} 
key_list = [key for key in dict.keys()]

save_to_csv(dict, id)

现在，您可以根据key_list 对其他字典键进行排序并保存到 csv 文件：

dict2 = {'col_name_2': 2, 'col_name_3': 3, 'col_name_1': 1}
d = {}
In [1735]: for k in key_list: 
      ...:     if k in dict2: 
      ...:         d[k] = dict2[k] 
      ...:                         

In [1736]: d                                                                                                                                                                                                
Out[1736]: {'col_name_1': 1, 'col_name_2': 2, 'col_name_3': 3}

save_to_csv(d, id)

您拥有的所有 dicts 都可以在循环中完成相同的操作。这将确保您在 CSV 中编写的 dicts 的列顺序保持不变。