如何根据在python“ for循环”迭代期间获得的“元组列表”在csv文件中写入多列

Question

在适当考虑以前的答复的情况下，我将完全改变我的问题。 我正在生成元组列表，如下所示。

for i in range(5):

TotalDistance = 0   # particle i starts moving from 0
TotalTime = 0 # particle i starts moving at time 0
driftpoints =[(0,0)]
while TotalDistance < 5.0:
    time = random.uniform(0,1) # paritcle takes time to move to next position
    distance = random.uniform(0,1) # particle moves by distance.
    TotalTime = TotalTime + time
    TotalDistance = TotalDistance + distance
    position = (TotalTime, TotalDistance)
    driftpoints.append(position)

下面给出了第一次迭代的示例列表。

[(0, 0), (0.21724544874575513, 0.754467286127031), (0.25007307998158623, 1.118356895500405), (0.7047856454945854, 1.4755146942363875), (1.3710776008226833, 2.16401542582095), (1.9942383846177156, 2.9751487045440026), (2.707031044871571, 3.9578284975759295), (3.3278895170648877, 4.831285527860187), (4.000180863917544, 5.218308572399064)]

如果是单个列表，则可以以下格式保存在csv文件中。

Time,                Position,
0,                   0,
0.21724544874575513, 0.754467286127031, 
0.25007307998158623, 1.118356895500405,
0.7047856454945854,  1.4755146942363875,
1.3710776008226833,  2.16401542582095, 
1.9942383846177156,  2.9751487045440026,
2.707031044871571,   3.9578284975759295,
3.3278895170648877,  4.831285527860187, 
4.000180863917544,   5.218308572399064

但是我还有更多的迭代。 我面临的问题是为下一个粒子添加列。 如何在单个csv文件中为每个粒子保存5对列？ 请记住，由于随机数被视为时间和距离，因此列的长度可能会显着不同。

如果已经回答了这个问题或类似问题，请原谅我，并将我重定向到解决方案。

Answer 1

好的，除了第一个问题之后，我没有得到任何答复，之后我编辑了问题并删除了答复。

无论如何，我是通过以下方式获得的。

transposed = []
 __________________
[for i in range(5):]
[  all             ]
[      my          ]
[        previous  ]
[____________code__]


    transposed=transposed+zip(*driftpoints)
FinalFile=list(itertools.izip_longest(*transposed))

我之前的代码后的第一行将在每次迭代中创建的列表进行转置，并添加到列表中，以形成一长串如下所示的元组

transposed = [(0, t1, t2,...t5),(0, x1, x2,...x5), ... (0, t1, t2,...t8),(0,x1, x2,...x8)]

然后，最后的代码重新转换创建的列表，以便每次迭代都出现在下一组列中。 与zip（* transposed）不同，它不限于列的最短长度。

最后，将FinalFile写入csv文件，如下所示：

with open('file.csv','wb') as out:
    csv_out=csv.writer(out)
    for row in Finalfile:
        csv_out.writerow(row)