在python pandas中编写csv，需要更改列的顺序并添加空白列

Question

我已经将一个 csv 文件导入到 python 中，并且我正在使用 Pandas。我需要输出一个仅包含部分数据的新 csv 文件，并以不同的顺序使用空白列。新的csv文件将用于将数据从一个系统导入，数据需要排队。

因此，如果原始 csv 文件具有以下列

"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"]

我写了一堆空白列：

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)

它出来了

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

我应该为这种特定类型的项目使用 csv 模块吗？我正在浏览文档，但无法弄清楚我正在阅读的内容如何适用于我的任务

Answer 1

在我看来，reindex您的 df会更容易，这会将列按您想要的顺序放置，并且列不存在的位置将NaN值放在那里：

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