问在csv文件中，在python中将行转置为列的热键
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Stack Overflow用户

提问于 2020-04-06 18:50:13

回答 1查看 104关注 0票数 1

下面的脚本给了我一个csv文件，其中包含文章id、文章的html代码、文章的url、文章的创建日期、文章的最后更新时间以及文章的作者，

我希望每个输出都显示在它们自己的列中(转置)，而不是将所有输出放在一列中。

  A.     B.      C.  
1| item | body   | url ...
2| 1234.| <html> | https://..

正如你在我的脚本中看到的，我试着尝试数据转置，但不幸的是结果是一样的。

import requests
import csv
import unicodedata
import getpass

# Set the request parameters
url = ''

# Credentials
user = ''
pwd = ''

# Path of the outputted csv file
csvfile = 'export.csv'

# This loop cycles through all pages of articles, converts the unicode
# to an integer, and writes the integers to an array
output_1 = []
output_1.append("item")
output_2 = []
output_2.append("body")
output_3 = []
output_3.append("html_url")
output_4 = []
output_4.append("created_at")
output_5 = []
output_5.append("updated_at")
output_6 = []
output_6.append("author")

while url:
    response = requests.get(url, auth=(user, pwd))
    data = response.json()
    for article in data['articles']:
        article_id = article['id']
        decode_1 = int(article_id)
        output_1.append(decode_1)
    for article in data['articles']:
        body = article['body']
        decode_2 = unicodedata.normalize('NFKD', body).encode("utf-8")
        output_2.append(decode_2)
    for article in data['articles']:
        html_url = article['html_url']
        decode_3 =unicodedata.normalize('NFKD', html_url)
        output_3.append(decode_3)
    for article in data['articles']:
        created_at = article['created_at']
        decode_4 = unicodedata.normalize('NFKD', created_at)
        output_4.append(decode_4)
    for article in data['articles']:
        updated_at = article['updated_at']
        decode_5 = unicodedata.normalize('NFKD', updated_at)
        output_5.append(decode_5)
    for article in data['articles']:
            author_id = article['author_id']
            decode_6 = int(author_id)
            output_6.append(decode_6)

    print(data['next_page'])
    url = data['next_page']

print("Number of articles:")
print(len(output_1))

# Data Transposition
#nontransposed_data = [("Article ID","Article Body","URL","Created At","Updated At","Author Id"), [output_1], [output_2], [output_3],[output_4],[output_5],[output_6]]
#transposed_data = zip(*nontransposed_data)

# Write to a csv file
with open(csvfile, 'w') as fp:
    writer = csv.writer(fp, dialect='excel')

    writer.writerow([output_1])
    writer.writerow([output_2])
    writer.writerow([output_3])
    writer.writerow([output_4])
    writer.writerow([output_5])
    writer.writerow([output_6])

python

csv

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-04-06 19:48:41

请注意，我也强烈建议您使用pandas library。

但是，如果您想在普通python中转置列表列表，这也可以很容易地完成。

nontransposed_data = [('Article ID', 'Article Body', 'URL', 'Created At', 'Updated At', 'Author Id'), ['row 0 col 0', 'row 0 col 1', 'row 0 col 2', 'row 0 col 3', 'row 0 col 4', 'row 0 col 5'], ['row 1 col 0', 'row 1 col 1', 'row 1 col 2', 'row 1 col 3', 'row 1 col 4', 'row 1 col 5'], ['row 2 col 0', 'row 2 col 1', 'row 2 col 2', 'row 2 col 3', 'row 2 col 4', 'row 2 col 5']]


transposed_data = list(map(list, zip(*nontransposed_data)))
transposed_data 

>>> [['Article ID', 'row 0 col 0', 'row 1 col 0', 'row 2 col 0'], ['Article Body', 'row 0 col 1', 'row 1 col 1', 'row 2 col 1'], ['URL', 'row 0 col 2', 'row 1 col 2', 'row 2 col 2'], ['Created At', 'row 0 col 3', 'row 1 col 3', 'row 2 col 3'], ['Updated At', 'row 0 col 4', 'row 1 col 4', 'row 2 col 4'], ['Author Id', 'row 0 col 5', 'row 1 col 5', 'row 2 col 5']]

如下所示：Transpose nested list in python

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/61058081

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