Pandas添加列后输出文件异常问题求助

看起来你的代码在文件读取、日期提取和列添加环节都存在一些小问题，导致没得到预期输出。咱们一步步梳理修正：

问题点分析 #

• 分隔符设置错误：输入文件是逗号分隔的，但你用了sep='\t'（制表符分隔），这会导致Pandas读取数据时格式完全混乱。
• 日期提取逻辑偏差：日期实际在文件第一行（索引0）的第三个位置，但你用df.iloc[1]取了第二行，且用字符串拆分的方式过于繁琐。
• 列添加方式不当：apply返回列表会让新列的值带上括号，不符合预期的纯字符串格式。
• 输出包含冗余索引：默认to_csv会输出DataFrame的索引列，这会让结果多一列不必要的内容。

修正后的完整代码 #

import pandas as pd

# 1. 提取目标日期：直接读取文件第一行拆分获取
with open('C:/Working/dalal/MTO_11052018.DAT', 'r') as f:
    first_line = f.readline().strip()
trans_dt = first_line.split(',')[2]

# 2. 读取有效数据行：跳过前3行无关内容，用逗号分隔
df2 = pd.read_csv('C:/Working/dalal/MTO_11052018.DAT', sep=',', skiprows=3, header=None)

# 3. 添加日期列：直接批量赋值，无需复杂的apply操作
df2['Trans_dt'] = trans_dt

# 4. 输出文件：去掉索引和表头，完全匹配预期格式
df2.to_csv('C:/Working/dalal/deldata/MTO_11052018.OUT', sep=',', index=False, header=False)

代码说明 #

• 日期提取：用原生文件操作直接读取第一行，拆分后拿到目标日期，比用Pandas读取更简洁高效。
• 数据读取：sep=','正确识别逗号分隔格式，skiprows=3跳过前两行表头信息和第三行列名，header=None避免将列名当作数据行。
• 列添加：直接给新列赋值日期字符串，Pandas会自动为所有行填充该值，避免了apply带来的列表格式问题。
• 输出设置：index=False移除默认索引列，header=False不输出列名，完全贴合你想要的预期输出格式。

运行这段代码后，就能得到符合要求的输出文件了！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gower