# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改

如果想要将新数据写入原始csv文件中，可以直接将新数据添加到原始DataFrame对象中，并将修改后的DataFrame对象写入csv文件，具体步骤如下：

1. 首先，读取原始csv文件，可以使用pandas的`read_csv()`函数，例如：

   import pandas as pd
   
   # 读取原始csv文件
   df = pd.read_csv('output.csv')

2. 然后，创建新的DataFrame对象并添加到原始DataFrame对象中，例如：

   # 创建新的DataFrame对象
   new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]})
   
   # 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中
   df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

这里使用了`pd.concat()`函数将新的DataFrame对象`new_data`添加到原始DataFrame对象`df`中，`ignore_index=True`表示忽略原始DataFrame对象的索引，重新生成新的索引。

3. 最后，将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中，例如：

   # 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中
   df.to_csv('output.csv', index=False)

这里将修改后的DataFrame对象直接写入原始csv文件`output.csv`中。

综合起来，完整的Python代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('output.csv')

# 创建新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]})

# 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中
df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

# 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中
df.to_csv('output.csv', index=False)

执行完毕后，新数据就会被添加到原始csv文件`output.csv`中。