如何将pandas数据添加到现有的csv文件？
我想知道是否可以使用pandasto_csv()函数将数据to_csv()添加到现有的csv文件。 csv文件与加载的数据具有相同的结构。
您可以通过以附加模式打开文件来附加到csv：
with open('my_csv.csv', 'a') as f: df.to_csv(f, header=False)
如果这是你的csv， foo.csv ：
,A,B,C 0,1,2,3 1,4,5,6
如果你读了，然后附加，例如， df + 6 ：
In [1]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col=0) In [2]: df Out[2]: ABC 0 1 2 3 1 4 5 6 In [3]: df + 6 Out[3]: ABC 0 7 8 9 1 10 11 12 In [4]: with open('foo.csv', 'a') as f: (df + 6).to_csv(f, header=False)
foo.csv变成：
,A,B,C 0,1,2,3 1,4,5,6 0,7,8,9 1,10,11,12
您可以在pandas to_csv函数中指定python写入模式。 为了追加它是'a'。
在你的情况下：
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
默认模式是'w'。
我使用了一些辅助函数，使用一些头文件检查保护措施来处理这一切：
def appendDFToCSV_void(df, csvFilePath, sep=","): import os if not os.path.isfile(csvFilePath): df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep) elif len(df.columns) != len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns): raise Exception("Columns do not match!! Dataframe has " + str(len(df.columns)) + " columns. CSV file has " + str(len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns)) + " columns.") elif not (df.columns == pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns).all(): raise Exception("Columns and column order of dataframe and csv file do not match!!") else: df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep, header=False)
晚了一点，但你也可以使用上下文pipe理器，如果你打开和closures你的文件多次，或logging数据，统计等
from contextlib import contextmanager import pandas as pd @contextmanager def open_file(path, mode): file_to=open(path,mode) yield file_to file_to.close() ##later saved_df=pd.DataFrame(data) with open_file('yourcsv.csv','r') as infile: saved_df.to_csv('yourcsv.csv',mode='a',header=False)`
