CSV書き出し方法

＜方法１：pandasを使う（逐次処理版）＞
メリット：dataframeに格納してから、一気に書き出すので、dataframeで平均や合計などのデータ操作がしやい。

（FOR文に対応しやすい書き方）

   csv_file_path = "C:\temp\csv.csv"
   code = []
   timestamp = []
   benefit_today = []
   fieldnames = ['code', 'timestamp', 'benefit_today']

   # データを追加
   code.append(stock_code)
   timestamp.append(time)
   benefit_today.append(benefit)

   df = pd.DataFrame(data={'code': code,
                           'timestamp': timestamp,
                           'benefit_today': benefit_today}, columns=fieldnames)

   # df.to_csv(csv_file_path, index=False, encoding='utf8')  # 上書きモード
   df.to_csv(csv_file_path, index=False, mode='a', encoding='utf8')  # 追記モード

＜方法２：csvパッケージを使う＞

import csv

with open(csv_file_path, 'w', newline="") as csv_file:
    # header を設定
    fieldnames = ['code', 'timestamp', 'benefit_today', 'benefit_subtotal', 'open1', 'low1', 
                  'high1','close1', 'volume1', 'open2', 'low2', 'high2', 'close2', 'volume2']
    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()

    # データの書き込み
    writer.writerow({'code': stock_code,
                         'timestamp': str(time),
                         'benefit_today': benefit_today,
                         'benefit_subtotal': benefit_subtotal,
                         'open1': row1['open'],
                         'low1': row1['low'],
                         'high1': row1['high'],
                         'close1': row1['close'],
                         'volume1': row1['volume'],
                         'open2': row2['open'],
                         'low2': row2['low'],
                         'high2': row2['high'],
                         'close2': row2['close'],
                         'volume2': row2['volume']})

       
引数newline=""　は改行コードをNullに指定することで、空行の出力を防ぐ。
追記にしたい場合、引数にmode="a"を追加。