在 python pandas 中写入 csv，需要更改列的顺序并添加空白列

Question

我已经将一个 csv 文件导入 python 并且我正在使用 pandas。我需要输出一个新的 csv 文件，其中仅包含一些数据，并且以不同的顺序包含空白列。新的csv文件将用于从一个系统导入数据，数据需要排队。

所以如果原始 csv 文件有以下列

"date" "department" "name" "title" "employee id"

我需要读取 csv 文件的行

"name",,,,,"department",,,,"date",,

我删除了不需要的列：

del df["title"],def["employee id"]

我写了一堆空白栏目：

df[a] = '';
df[b] = '';
df[c] = '';

当我按照我想要的顺序将它们写入 csv 时

df.to_csv('outfile.csv', cols=["name","a","b","c","department","d","e","f","date","g","h"], index=False,header=False)

出来了

date,department,,,,,,,,,,,name,,

我应该为这种特定类型的项目使用 csv 模块吗？我正在搜索文档，但无法确定我正在阅读的内容如何应用于我的任务

Answer 1

我认为 reindex 你的 df 会更容易，这会将列按你想要的顺序排列，在列不存在的地方放 NaN 值：

df.reindex(columns=["name","a","b","c","department","d","e","f","date","g","h"]‌).to_csv('outfile.csv', index=False,header=False)

writing csv in python pandas, need to change order of columns and add blank columns