写入不同数据帧的列/np.数组在外部文件Python中

Question

我身上堆满了应该很容易实现的东西。 我有一个panda数据框，其中每列（总计10000）代表我的x变量。我还有另一个panda数据框，它是我的y变量，它只由一列组成。 我想创建外部文件，可以在文件0->；[y，x[0]]，文件1->；[y，x[1]]等中找到。 一开始我想通过连接变量将所有内容放在一个文件中：
new=pd.concat([time['#Time'],lc], axis=1) new.to_csv('simulated_lc.csv', sep=' ',index=False)

但是对于10000列，使用数据文件就不那么实际了。你知道吗

我还尝试了另一种方法：我没有将变量放在数据帧中，而是将它们定义为数组。所以，我有一个x变量，它是x[I，j]，其中每个I行是我想和y变量一起写入I文件的数据集，y变量是一个一维数组：

for i in range(0,10000):
fname='lc'+str(i)+'.txt'
dataset=[x[i],y]
np.savetxt(fname,dataset)

我唯一的问题是，当我打开文件时，数据不会写入两个单独的列，如：

0 1
2 3
3 4
...

我该怎么解决？ 非常感谢。你知道吗

Answer 1

这个怎么样：

z = x.join(y, lsuffix='L', rsuffix='R')
for i in range(0,1000):
    fname='lc'+str(i)+'.csv'
    z.to_csv(fname, index=i)

Answer 2

只需使用双括号切片器跨X的列的循环使用pd.concat，[[...]]：

for col in x.columns:
   fname='lc'+str(i)+'.txt'

   dataset = pd.concat([y, x[[col]]], axis=1)
   dataset.to_csv(fname, sep=' ', index=False)