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这是我用来将数据写入 .csv 文件的代码。

with open('temp.csv', 'a') as fp:
        a = csv.writer(fp, delimiter='\t')
        data = [['faceXpos','faceYpos','faceHeight','faceWidth','imageViewHeight','imageViewWidth','tshirtXpos', 'tshirtYpos','tshirtWidth','tshirtHeight'],
                [faceXpos, faceYpos, faceHeight, faceWidth, imageViewHeight, imageViewWidth, tshirtXpos, tshirtYpos, tshirtWidth, tshirtHeight]]
        a.writerows(data)

输出如下所示：

faceXpos    faceYpos    faceHeight  faceWidth   imageViewHeight imageViewWidth  tshirtXpos  tshirtYpos  tshirtWidth tshirtHeight
118 432 84  84  568 320 13.0    136 294.0   346.0
faceXpos    faceYpos    faceHeight  faceWidth   imageViewHeight imageViewWidth  tshirtXpos  tshirtYpos  tshirtWidth tshirtHeight
117.4   433.81  82.35999    82.36   568 320 14.45   134.19  288.26  340.09

如何对齐它，以便每列下的数据以更易于阅读的方式完美对齐？期望的输出：（即使将数据放在列的中心也可以）

  faceXpos  faceYpos    faceHeight  faceWidth   imageViewHeight imageViewWidth  tshirtXpos  tshirtYpos  tshirtWidth tshirtHeight
  118       432         84          84          568             320             13.0        136         294.0       346.0
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3 回答 3

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首先，您想要的是“固定宽度文件”，而不是 CSV。

有一个名为prettytable的模块可以帮助您：

from prettytable import PrettyTable

# Initialize the object passing the table headers
t = PrettyTable(['A', 'B', 'C'])

t.align='l'  # align left 
t.border=False

t.add_row([111,222,333])
t.add_row([444,555,666])
t.add_row(['longer text',777,'even longer text here'])

print str(t)

输出：

 A            B    C
 111          222  333
 444          555  666
 longer text  777  even longer text here

ps 如果您需要排序，请在此处t.sortby用作详细信息

于 2013-09-20T10:13:38.587 回答
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这有点棘手，因为 CSV 编写器不直接支持结构化和格式化输出。如果您编写自己的输出例程，这将是最简单的。例如：

fp = open('temp.csv', 'a')
labelLine = list()
valueLine = list()
for label, value in zip(*data):  # unzips the list, so each elements (label and value) get extracted pairwise
    padding = max(len(str(label)), len(str(value)))  # what is longer, the label or the value?
    labelLine.append('{0:<{1}}'.format(label, padding))  # generate a string with the variable whitespace padding
    valueLine.append('{0:<{1}}'.format(value, padding))  # generate a string with the variable whitespace padding
# now write everything to the file:
fp.write('\t'.join(labelLine) + '\n')
fp.write('\t'.join(valueLine) + '\n')
fp.close()

这给出了以下输出：

faceXpos    faceYpos    faceHeight  faceWidth   imageViewHeight imageViewWidth  tshirtXpos  tshirtYpos  tshirtWidth tshirtHeight
118         432         84          84          568             320             13.0        136         294.0       346.0

但是，您必须小心，因为现在您的数据仍然是 \t 分隔的，但是您的 CSV 阅读器必须去除额外的空白。如果您可以使用纯空白分隔符，则可以将 '\t'.join 替换为 ' '.join。

我希望这会有所帮助:) 最好的问候

于 2013-09-20T08:50:52.730 回答
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好久prettytable没更新了，想补充一下tabulate。我个人更喜欢这个，因为它可以很好地与数据科学包配合使用numpy，pandas因此您可以根据需要构建数据并获得表格表示而无需大惊小怪。

这是一个例子numpy：

data = numpy.array([[1.,2.,3.,4.],[5.,6.,7.,8.],"here's some loooooooooooooong text".split(' ')]).T
table = tabulate.tabulate(data, tablefmt='fancy_grid', floatfmt=['0.2E', '0.4e', ''])
print(table)

╒══════════╤════════════╤═══════════════════╕
│ 1.00E+00 │ 5.0000e+00 │ here's            │
├──────────┼────────────┼───────────────────┤
│ 2.00E+00 │ 6.0000e+00 │ some              │
├──────────┼────────────┼───────────────────┤
│ 3.00E+00 │ 7.0000e+00 │ loooooooooooooong │
├──────────┼────────────┼───────────────────┤
│ 4.00E+00 │ 8.0000e+00 │ text              │
╘══════════╧════════════╧═══════════════════╛

和一个pandas：

dates = pandas.date_range('20180101', periods=4)
data = numpy.vstack([numpy.random.randn(4,4), numpy.array("here's some loooooooooooooong text".split(' '))]).T
df = pandas.DataFrame(data, index=dates, columns=list(' ABCD'))  # Blank first column for the index column
df.index = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
df.index.name = 'dates'
df = df.reindex(['B', 'D', 'A', 'C'], axis=1)
# table = df.to_string()  # Default pandas string representation
table = tabulate.tabulate(df, tablefmt='presto', headers=[df.index.name] + df.columns.tolist(),
                          floatfmt=['', '0.4f', '', '', '0.2e'], numalign='right', stralign='center')
print(table)

   dates    |       B |         D         |                   A |         C
------------+---------+-------------------+---------------------+-----------
 2018-01-01 |  0.8080 |      here's       |  1.5430201221283801 |  8.81e-01
 2018-01-02 | -1.0354 |       some        | -1.0642628831039138 | -2.29e-01
 2018-01-03 |  1.6243 | loooooooooooooong | -0.8030183690980672 |  6.67e-01
 2018-01-04 |  0.4356 |       text        |  -1.957887025379132 | -1.37e+00

我还将它与tablefmt='plain'关键字参数一起使用，以获取空格分隔值 (ssv) 文件的固定宽度格式，以便在文本编辑器中轻松查看。

同样值得注意的是astropy.io.ascii，但在许多方面，它不像tabulate.

astropy.io.ascii.write(astropy.io.ascii.read(df.to_csv(), format='csv', header_start=0), format='fixed_width', formats={'C': '0.2e', 'B': '0.4f'})

|      dates |       B |                 D |               A |         C |
| 2018-01-01 |  0.8080 |            here's |   1.54302012213 |  8.81e-01 |
| 2018-01-02 | -1.0354 |              some |   -1.0642628831 | -2.29e-01 |
| 2018-01-03 |  1.6243 | loooooooooooooong | -0.803018369098 |  6.67e-01 |
| 2018-01-04 |  0.4356 |              text |  -1.95788702538 | -1.37e+00 |
于 2018-01-19T23:02:21.980 回答