如何将类矩阵行列预制列表转换为指定格式CSV文件

需求 #

抓取美国劳工统计局网页数据，生成符合以下要求的CSV文件：

• 首行为标题行
• 后续为1985-2022年共38行数据，每行对应12个月度数据，形成38×12的矩阵格式

修正后的代码 #

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd

url = "https://www.bls.gov/web/ximpim/beaimp.htm"
page = requests.get(url)
doc = BeautifulSoup(page.text, "html.parser")

# 提取页面标题作为CSV首行
title = doc.find("h1", class_="title").text.strip()

# 定位目标数据：1985-2022年共38年×12月=456个数据点
data_points = doc.find_all("span", class_="datavalue")
target_data = [point.text.strip() for point in data_points[651:651+456]]

# 按年份拆分数据，每组12个月度值
yearly_groups = [target_data[i*12 : (i+1)*12] for i in range(38)]
years = list(range(1985, 2023))

# 构造DataFrame，设置年份为索引，月度为列名
df = pd.DataFrame(
    yearly_groups,
    index=years,
    columns=["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"]
)

# 写入CSV：先写标题，再写结构化数据
with open("imports_excluding_petroleum.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"{title}\n")
    df.to_csv(f, sep=",", index_label="年份")

print("文件生成完成：imports_excluding_petroleum.csv")

代码说明 #

• 数据定位：精准截取对应"All imports excluding petroleum"的1985-2022年数据段，共456个数据点，匹配38年×12月的需求
• 结构整理：将一维数据列表按年份拆分为38组，每组12个月度数据，直接对应CSV的行结构
• CSV输出：先写入标题行，再用pandas的to_csv写入结构化数据，保留年份索引和月度列名，确保输出格式符合要求
• 编码处理：使用UTF-8编码写入，避免中文或特殊字符乱码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CaptainRyan1