當我用csv編寫代碼時，如何在Python中分隔列

Question

我的代碼是

import pymysql
conn=pymysql.connect(host=.................)
curs=conn.cursor()
 import csv
f=open('./kospilist.csv','r')
data=f.readlines()
data_kp=[]
for i in data:
    data_kp.append(i[:-1])


c = csv.writer(open("./test_b.csv","wb"))

def exportFunc():
    result=[]
    for i in range(0,len(data_kp)):
        xp="select date from " + data_kp[i] + " where price is null"
        curs.execute(xp)
        result= curs.fetchall()

        for row in result:
            c.writerow(data_kp[i])
            c.writerow(row)

        c.writerow('\n')



exportFunc()

data_kp正在讀取表名，表名是這樣的（字符串，例如：a000010）我從這里收集表名。 然后，執行並獲得結果。

我的代碼的實際輸出是..

我的期望是

（不是3列。有2000個表）

我以為我的代碼接近答案了……但是它沒有用。我的工作差不多完成了，但是我無法完成這一部分。 我用谷歌搜索了將近10個小時..我不知道如何..請幫助

我認為這部分有問題

for row in result:
            c.writerow(data_kp[i])
            c.writerow(row)

Answer 1

csvwriter.writerow方法允許您在輸出csv文件中寫一行 。 這意味着一旦調用了writerow方法，該行即被寫入，您將無法返回。 當您編寫代碼時：

for row in result:
    c.writerow(data_kp[i])
    c.writerow(row)

你是說：

“對於每個結果，寫一條包含data_kp[i]的行，然后寫一條包含row 。”

這樣，一切都將垂直寫入，而data_kp[i]和row交替。

令人驚訝的是，這並不是我們從您的實際輸出中獲得的。 我認為您已經更改了某些內容。 像這樣：

c.writerow(data_kp[i])
for row in result:
    c.writerow(row)

顯然，這還不能完全解決您的問題：表名沒有正確顯示（每列一個字符），並且它們不是並排的。 因此，這里有兩個問題：

1.在一個單元格中獲取表名稱，而不進行拆分

首先，讓我們看一下有關csvwriter的文檔：

行必須是Writer對象的字符串或數字的可迭代項

但是您的data_kp[i]是一個String ，而不是一個“可迭代的String ”。 這行不通！ 但是您也沒有任何錯誤，為什么？ 這是因為python中的String本身可能被視為String的可迭代對象。 自己嘗試：

for char in "abcde":
    print(char)

現在，您可能已經了解了如何使這些工作正常進行：

#  Give an Iterable containing only data_kp[i]
c.writerow([data_kp[i]])

現在，您的表名僅顯示在1個單元格中！ 但是我們還有另一個問題...

2.獲取並排顯示的表名

在這里，這是代碼邏輯中的問題。 您正在瀏覽表名稱，寫包含它們的行，並希望它們並排寫入並獲得日期列！

您的代碼需要重新考慮一下，因為csvwriter並非用於編寫列，而是用於編寫行。 然后，我們將使用itertools模塊的zip_longest函數。 有人會問我為什么不使用Python的zip內置函數：這是因為據說列的大小不相等，並且一旦到達最短列表的末尾， zip函數就會停止！

import itertools

c = csv.writer(open("./test_b.csv","wb"))

# each entry of this list will contain a column for your csv file
data_columns = []

def exportFunc():
    result=[]
    for i in range(0,len(data_kp)):
        xp="select date from " + data_kp[i] + " where price is null"
        curs.execute(xp)
        result= curs.fetchall()

        # each column starts with the name of the table
        data_columns.append([data_kp[i]] + list(result))

    # the * operator explode the list into arguments for the zip function
    ziped_columns = itertools.zip_longest(*data_columns, fillvalue=" ")

    csvwriter.writerows(ziped_columns)

注意：此處提供的代碼未經測試，可能包含錯誤。 但是，您應該能夠（通過使用我提供的文檔）對其進行修復，以使其起作用！ 祝好運 ：）