运行实验时结果不同但CSV文件内容重复的问题咨询

• rows 变量未正确更新：这是最常见的核心问题——每次实验生成的新结果根本没同步到rows里。比如rows被初始化后就没再修改，或者实验逻辑里把新数据追加/替换到rows的代码写错了，导致每次都是用旧数据生成DataFrame。
• 缓存机制干扰：如果实验代码里用了缓存（比如@lru_cache装饰器、第三方缓存库），或者某些计算步骤被系统/框架缓存，会导致每次运行都直接取旧结果，而非重新计算。
• 数据生成流程断裂：从实验计算的源头到rows的传递环节出问题，比如计算成本的函数返回了新值，但没正确赋值给rows，或者rows被意外重置为初始状态。
• 文件写入异常未被捕获：虽然改文件名也有问题，但如果目标目录无写入权限，或者写入过程中抛出异常但被忽略，可能导致实际没写入新数据，你看到的还是之前残留的文件（不过你已经删过文件，这个概率较低）。

• 先验证rows的内容：在生成DataFrame的代码前加print(rows)，确认每次运行时rows的内容是新的实验结果，而不是重复旧数据。如果打印出来还是旧值，直接排查rows的更新逻辑。
• 临时禁用缓存：如果代码里有缓存相关的代码（比如装饰器），先注释掉再运行，看结果是否更新。
• 检查数据传递链路：从实验计算的第一步开始，逐步打印中间结果，确认每一步都生成了新值，并且正确传递到rows变量中。
• 改用显式文件流写入：替换现有的to_csv写法，用with open确保数据完全落盘，避免缓冲问题：

  with open('./data/cost_results.csv', 'w', newline='') as f:
      df.to_csv(f, index=False)
  

• 捕获写入异常：在写入代码周围加try-except，确认是否有写入失败的情况：

  try:
      df.to_csv('./data/cost_results.csv', index=False)
      print("文件写入成功")
  except Exception as e:
      print(f"写入失败: {e}")
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user160898