1.使用pandas写入内容。?

依托pandas中的DataFrame函数，实现对数据的写入。

这是按列的方法写入CSV文件中，即每个参数保存的是要写入的每列的元素。

下面是一个简单的示例：

import csv import pandas as pd list=['0001.jpg',1312,151,1651,1561,1561,51658,100] index=[] tupan=[] x1=[] x2=[] x3=[] x4=[] x5=[] x6=[] x7=[] list_n=[] for i in range(100): index.append(i) tupan.append(list[0]) x1.append(list[1]) x2.append(list[2]) x3.append(list[3]) x4.append(list[4]) x5.append(list[5]) x6.append(list[6]) x7.append(list[7]) data=pd.DataFrame({'序号':index,'文件名':tupan,'坐标0':x1,'坐标1':x2,'坐标2':x3,'坐标3':x4,'坐标4':x5,'坐标5':x6,'坐标6':x7}) data.to_csv('./data.csv',index=False,encoding='gbk') 保存的CSV文件结果如下：

前面的这一列序号是自动生成的。?

2.依托csv的writerow函数实现

这是按照每行的方式写入，即每个变量中存的是每一行的所有元素。元素可以是任意类型的。

f=open(r'./data.csv','w',encoding='gbk') r1=csv.writer(f) header=['a','b','c','d','e'] raw=['nfkasjf.png',323645,'bbbb','de',25.99,888.8558] r1.writerow(header) for i in range(100): r1.writerow(raw) f.close() data=pd.read_csv('./data.csv',encoding='gbk') print(data) 结果如下：

?这样的方式是一行一行的写入，当然也可以多行直接写入。

代码如下：

f=open(r'./data.csv','w',encoding='gbk') r1=csv.writer(f) header=['a','b','c','d','e'] raw=['nfkasjf.png',323645,'bbbb','de',25.99,888.8558] list=[] list.append(header) for i in range(100): list.append(raw) r1.writerows(list) f.close() data=pd.read_csv('./data.csv',encoding='gbk') print(data)

结果如下：

?在写入的过程中，可以根据自己的需要进行修改，核心的代码就是pd.DataFrame函数和csv.writer函数和writerow函数。

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