Python：通过 Pandas Dataframe 迭代写入 CSV 文件

Question

我是 Python 新手。如何在遍历 DataFrame 时写入 CSV 文件？

readCSV1 = pd.read_csv(r'ProductDetails1.csv')
df1 = DataFrame(readCSV1)

for index, row in df1.iterrows():
print(index, row['SKU'], row['SKU'],row['Title'],row['Cost'],row['Weight 
    Value'],row['Weight Unit']...............)

我正在遍历一个包含许多列的大型 csv 文件，但是我希望能够限制最终 csv 文件中的列以及放入其他参数。控制台的打印输出是正确的，但是我无法弄清楚如何最好地将其打印到新的 csv 文件，因为我将执行许多其他功能并且不想简单地编辑数据框本身。

Answer 1

您不应逐行写入 csv 文件。这是非常低效的。您应该将数据框清理/限制为您要写入的内容，然后一次调用pd.DataFrame.to_csv()。

例如：

df = pd.read_csv(r'ProductDetails1.csv')

#Refine your dataframe here
refined_df = df[['SKU','Title','Close','Weight Value','Weight Unit']]

refined_df.to_csv(r'ProductDetails1.csv', index=False)

Answer 2

我希望能够将最终 csv 文件中的列限制为 以及提出其他论点。

不要在编写 CSV 文件时进行这些调整。 在导出到 CSV 之前，对数据框本身进行调整。然后使用专用的pd.DataFrame.to_csv 方法。

例如，您可以在导出前按特定顺序选择特定列：

df = df[['SKU', 'SKU', 'Title', 'Cost']]
df.to_csv('file.csv', index=False)

要“放入其他参数”，请通过适当的逻辑创建新列。