pythonでcsvファイルから読み取ったデータを計算して別のcsvファイルに出力したい

Question

pythonでcsvファイル内にあるデータを計算し、それを別のcsvファイルに書き出そうと考えています。また計算結果だけでヘッダーがないのでcsvファイルに出力する際にヘッダーも付け加えたいと考えています。計算するコードまではできているのですが、出力のファイルの部分のコードをどうすればよいかわかりません。
現在のコードで実行すると、途中の配列の確認では
3.0 -0.00056636818867
3.00001001358 -0.000566412889621
3.00002002716 -0.000566435456811
3.00003004074 -0.000566435994181
3.0000398159 -0.000566458100776
3.0000500679 -0.000566481232503
3.00006008148 -0.000566437398142
3.00007009506 -0.000566393667723
3.00008010864 -0.00056637196739
3.0000898838 -0.000566372467218
となりますが
最後の確認では
Unnamed: 0 0
0 0 t_list_i
1 1 v_list_i
のようになってしまいます。
これを見出しにtime(s)とB、そして上記のデータを出力したいと考えています。どのようにすればいいかアドバイスよろしくお願い致します。

コード
```import csv                              
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import integrate 
import pandas as pd
import numpy as np


csv_file = open('csv in/test2.csv')              #csvファイルを開く
csv_reader = csv.reader(csv_file)       #開いたcsvファイルからreaderオブジェクトを生成
t_list = []                          #抽出するデータを格納する空のリストを作る
v_list = []

for row in csv_reader:                  #readerオブジェクトをループしてデータ抽出
    if csv_reader.line_num == 1:        #ヘッダー行はスキップする
        continue                        #Trueになる1行目はなにもしない
    t_list.append(row[0])            #row行目の時刻データを格納
    v_list.append(row[1])     #電圧データを格納

csv_file.close()                        # csvファイルを閉じる。

t_list_i = [float(s) for s in t_list]  #配列は文字列型なのでint型に変換
v_list_i = [float(s) for s in v_list]


for i in range(10):  #配列の中身を確認
    print(t_list[i], v_list[i])


integ = integrate.cumtrapz(v_list_i, t_list_i) #scipyの台形則を利用

for i in range(len(integ)):
    integ[i] = -integ[i]  #式のマイナスの部分

del t_list_i[-1] #リストの長さを揃える
del v_list_i[-1] #リストの長さを揃える

plt.plot(t_list_i, v_list_i)  #横軸をt，縦軸を積分値
plt.xlabel("T",fontsize=14)
plt.ylabel("V",fontsize=14)
plt.xlim(3.0,5.25)
plt.show()

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim(3.4,4.65)   #2番目のデータをプラズマの範囲内にする設定


plt.plot(t_list_i, integ)  #横軸をt，縦軸を積分値
plt.xlabel("T",fontsize=14)
plt.ylabel("B",fontsize=14)
plt.show()  #3,3~4.8s プラズマ そこだけFFT 傾きを構成する

data = ['t_list[i]', 'v_list[i]']
#Pandasで、配列をDataFrameに格納
df = pd.DataFrame(data).to_csv('output.csv')
 
df_header = pd.read_csv('output.csv')
print(df_header)

Answer 1

import pandas as pd

t_list = [
    3.0, 3.00001001358, 3.00002002716, 3.00003004074, 3.0000398159,
    3.0000500679, 3.00006008148, 3.00007009506, 3.00008010864, 3.0000898838,
]
v_list = [
    -0.00056636818867, -0.000566412889621, -0.000566435456811, -0.000566435994181, -0.000566458100776,
    -0.000566481232503, -0.000566437398142, -0.000566393667723, -0.00056637196739, -0.000566372467218,
]

#
pd.DataFrame(zip(t_list, v_list)).to_csv('output.csv', index=False, header=['time(s)', 'B'])
df_header = pd.read_csv('output.csv')

pd.options.display.precision = 15
print(df_header)

#
         time(s)                  B
0  3.00000000000 -0.000566368188670
1  3.00001001358 -0.000566412889621
2  3.00002002716 -0.000566435456811
3  3.00003004074 -0.000566435994181
4  3.00003981590 -0.000566458100776
5  3.00005006790 -0.000566481232503
6  3.00006008148 -0.000566437398142
7  3.00007009506 -0.000566393667723
8  3.00008010864 -0.000566371967390
9  3.00008988380 -0.000566372467218

Comments

[KNTK]

途中の配列の確認用データについてなのですが、表示されてないだけでもっとデータがあります。数値を直接リストに入れるのは現実的でないような気がするのですが、この場合どうすればよいでしょうか？

[melian]

最初からデータフレームに格納してしまうのはどうでしょうか。
csv_file = open('csv in/test2.csv')
=>
df = pd.read_csv('csv in/test2.csv')
df.columns = ['time(s)', 'B']

[KNTK]

test2から読み取った値を台形則に従い計算しています。またtest2のファイルにはヘッダーがついているのですが、先にヘッダーを書き換えてしまうということですか？

[melian]

ヘッダ行を置き換えるのは CSV へ出力する直前でも構いません。また、台形則の計算はデータフレームを使っても可能かと思います。

[KNTK]

先にコメントいただいた方の方法でうまくいったのでそちらの方をベストアンサーとさせていただきましたが、別の方法でもできる、知識を蓄えるという点でこちらの方法も試させていただきます。ありがとうございました！

Answer 2

以下のような感じで列名を指定してt_list, v_listからDataFrameを作成すればよいです。

import pandas as pd

t_list = [1,2]
v_list = [3,4]

df = pd.DataFrame({'time(s)':t_list, 'B':v_list})
df.to_csv('ret.csv', index=False)
"""
time(s),B
1,3
2,4
"""

Comments

[KNTK]

これはt_list=[1,2]の[]の部分にt_list_iを入れるということですか？

[can110]

いえ。t_list=[1,2]はテスト用なのでその必要はありません。
質問コードのt_list, v_listをそのまま使ってください。

[KNTK]

うまくいきました！ありがとうございます！