pandasのdf.to_csvで追加した物から順に左側に列を追加していきたいです。

Pythonを使ってAPIを開発しています。
その中でpandasの.to_csv実行時に入れた列データから順に左側に列を追加していく方法を探してます。
変数dfの中身をQ4_start,Q3_start,Q2_start,Q1_startの順で左側に挿入していきたいです。
pandasで使えそうな機能、もしくはpythonの中で付け加えるべき処理などあればご教授頂ければ幸いです。
よろしくお願いします。

print(df)結果

  Q4_start
0         
1         
2        1
3        1
  Q3_start
0         
1         
2        1
3        1
  Q2_start
0         
1         
2        1
3        1
  Q1_start
0         
1         
2        1
3        1

理想のCSV
Q1_start | Q2_start | Q3_start | Q4_start

現在の実行結果
Q1_start（同一列に対してQ4から更新されていきQ1だけ残ってます）

def fun1():
    file0 = "./test.csv"
    client = bigquery.Client()
    tableName = "test2"
    tagName = "msajhdh5awiQ"
    tag_list = []
    if "Q" in tagName:
        nums = re.sub("\D", "", tagName)
        for num in reversed(range(1,int(nums))):
            query = "SELECT Q{0}_start FROM `test_table.{1}`".format(num,tableName)

            job_config = bigquery.QueryJobConfig(
                query_parameters=[
                    bigquery.ScalarQueryParameter("tableName", "STRING", tagName),
                    bigquery.ScalarQueryParameter("tagName", "STRING", tagName)
                ]
            )

            query_job = client.query(query)
            df = query_job.result().to_dataframe()
            # df.shift(-1, axis=1)
            df.to_csv(file0, sep='\t')

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

forループの中ではDataFrameを貯めておき、forループを抜けてからpandas.DataFrame, Seriesを連結するconcatを使って横向きに連結してdf.to_csv を一回だけ行えば良いと思います。

動作確認はできませんが、以下のような感じです。

python
1def fun1():
2    file0 = "./test.csv"
3    client = bigquery.Client()
4    tableName = "test2"
5    tagName = "msajhdh5awiQ"
6    tag_list = []
7    if "Q" in tagName:
8        nums = re.sub("\D", "", tagName)
9
10        df_list = []
11        for num in reversed(range(1,int(nums))):
12            query = "SELECT Q{0}_start FROM `test_table.{1}`".format(num,tableName)
13
14            job_config = bigquery.QueryJobConfig(
15                query_parameters=[
16                    bigquery.ScalarQueryParameter("tableName", "STRING", tagName),
17                    bigquery.ScalarQueryParameter("tagName", "STRING", tagName)
18                ]
19            )
20
21            query_job = client.query(query)
22            df = query_job.result().to_dataframe()
23            df_lis.insert(0, df)
24            # df.shift(-1, axis=1)
25        df_all = pd.concat(df_list, axis=1)
26        df_all.to_csv(file0, sep='\t')