python在原文件后追加一列

你可以使用pandas库来打开csv文件，然后在DataFrame中添加新的一列，最后将结果保存回原文件。下面是具体的代码示例：

import pandas as pd

# 读取原文件
df = pd.read_csv('原文件名.csv')

# 添加新的一列
new_column = ['新列的数据1', '新列的数据2', '新列的数据3']
df['新列名'] = new_column

# 将结果保存回原文件
df.to_csv('原文件名.csv', index=False)

这段代码会将新列添加到原文件的最后一列，并保存回原文件中。请注意，这个方法只适用于csv文件，如果你要处理其他格式的文件，可能需要使用不同的库和方法。

相关问题

python在原文件后追加两列

要在Python中在原始文件的末尾追加两列，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开原始文件，可以使用内置的`open()`函数来打开文件并将其存储在变量中，例如：

with open('example.csv', 'a') as f:

在这个例子中，我们将要打开的文件名为`example.csv`，以追加（"a"）模式打开文件并将其存储在变量`f`中。

2. 在文件中追加新列，你可以使用逗号分隔符将新列中的值添加到原始文件的每一行，例如：

with open('example.csv', 'a') as f:
    f.write('new_column_1, new_column_2\n')
    for line in f:
        values = line.strip().split(',')
        new_value_1 = ...
        new_value_2 = ...
        f.write(f"{line.strip()}, {new_value_1}, {new_value_2}\n")

在这个例子中，我们首先在文件中添加新列的标题，然后使用一个循环遍历原始文件的每一行，并在每一行末尾添加新列的值。注意，在`f.write()`函数中使用了字符串插值来将新值添加到行的末尾。

3. 关闭文件，完成操作：

with open('example.csv', 'a') as f:
    ...
    
# 文件会在with语句结束时自动关闭，也可以手动关闭文件：
f.close()

这样，你就可以成功地在原始文件后追加两列。

Python 对Ecxel文件的某一列数据进行去重，将结果在原文件上添加新列，不改变原有数据

在Python中，我们可以使用pandas库处理Excel文件，特别是对于数据清洗和去重操作。以下是一个基本步骤来完成这个任务：

1. 首先，安装pandas和openpyxl库（如果尚未安装），可以使用pip命令：

pip install pandas openpyxl

2. 使用pandas读取Excel文件并选择需要的列：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 更改为你实际的文件名和工作表名称
column_to_check = df['YourColumnName']  # 替换为你要去重的列名

3. 对指定列的数据进行去重：

unique_values = column_to_check.drop_duplicates()  # 去除重复值

4. 添加新的列到原始DataFrame，表示是否重复：

df['IsDuplicate'] = df['YourColumnName'].apply(lambda x: x in unique_values)  # 将新列标记为True或False，表示该值是否重复

5. 如果你想在原地修改Excel文件，需要保存更改：

# 保存到原文件，这里使用openpyxl，如果你的数据量很大，可能会更推荐使用xlsxwriter
df.to_excel('your_file.xlsx', index=False, engine='openpyxl', if_exists='append')  # 表示追加数据

记得替换上述代码中的文件路径、工作表名和列名。执行以上代码后，你会在原Excel文件的最后添加一个新的列，表示每个原始单元格的值是否重复。