使用python处理我的csv文件时有两个问题

Question

1） 在创建CSV文件时对标题（列）进行排序

2）在CSV文件中添加新的头（列）

对于第一个问题，我有一些CSV文件，每个文件都有一列，然后我把这些CSV文件合并在一起。在最后的CSV文件中，标题的顺序不正确。

正确的顺序应该是a，b，c 但是最后一个CSV文件的标题是c，b，a。如何对标题进行排序？

    # create final csv file iteration
    for i in range(lenList - 1):
        newcsv = pd.read_csv(csv_list[i + 1])
        csv_out = newcsv.merge(oldcsv, on=['Time'], how="outer", sort=True)
        oldcsv = csv_out

    # saves the final csv file
    output_file = "../build/*.csv"
    oldcsv.to_csv(output_file, index=False)

对于第二个问题，当我创建CSV文件时，大约有18列，有些有17列。但它们都应该有18列。

例如，file1有a、b、c、d列。文件2有列a、b、c。

我需要他们有相同数量的柱子。所以我需要在file2中添加一个空列。

Answer 1

是的，您可以使用use_cols作为read_csv的参数来更改列的顺序：

usecols：类似列表或可调用，默认为无

返回列的子集。如果类列表，则所有元素必须是位置的（即文档列中的整数索引）或字符串，这些字符串对应于用户以名称提供的列名或从文档标题行推断的列名。例如，有效的类似列表的usecols参数将是[0,1,2]或['foo'，'bar'，'baz']。元素顺序被忽略，因此usecols=[0,1]与[1,0]相同。要从保留元素顺序的数据实例化DataFrame，请使用pd.read_csv（data，usecols=['foo'，'bar']）[['foo'，'bar']]中的列的['foo'，'bar']顺序或pd.read_csv（data，usecols=['foo'，'bar']）[['bar'，'foo']]用于['bar'，'foo']的顺序。

如果可调用，将根据列名对可调用函数求值，返回可调用函数求值为True的名称。有效的可调用参数的一个例子是['AAA'、'BBB'、'DDD']中的lambda x:x.upper（）。使用此参数会导致更快的解析时间和更低的内存使用率。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

对于空列，可以添加一个空列