python在csv读取另个文件的数据并加到csv的新列

可以使用Python的csv库和pandas库来实现这个需求。首先需要读取原始的csv文件，然后在其中添加一列数据，最后将修改后的数据写回到csv文件中。

以下是示例代码：

import csv
import pandas as pd

# 读取原始csv文件
with open('原始文件.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

# 读取需要添加的数据
new_data = pd.read_csv('需要添加的数据.csv')

# 在原始数据中添加一列，假设新列名为'新增列'
header = data[0]
header.append('新增列')
for i, row in enumerate(data[1:]):
    row.append(new_data.iloc[i]['需要添加的数据'])
    data[i+1] = row

# 将修改后的数据写回csv文件中
with open('修改后的文件.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

相关问题

python实现读取csv文件指定列，并保存到一个新文件中

以下是一个Python实现的读取CSV文件指定列，并保存到一个新文件中的案例：

假设我们有一个名为“data.csv”的CSV文件，其中包含以下数据：

id,name,age,gender
1,Alice,25,Female
2,Bob,30,Male
3,Charlie,40,Male
4,Dave,35,Male
5,Emily,27,Female

现在我们想要读取“name”和“gender”列，并将它们保存到一个新的CSV文件中。

import csv

# 源文件路径
input_file = 'data.csv'
# 输出文件路径
output_file = 'output.csv'
# 要读取的列
columns_to_keep = ['name', 'gender']

# 打开源文件和输出文件
with open(input_file, 'r') as f_in, open(output_file, 'w', newline='') as f_out:
    # 使用csv模块读取csv文件
    reader = csv.DictReader(f_in)
    # 使用csv模块写入csv文件
    writer = csv.DictWriter(f_out, fieldnames=columns_to_keep)
    # 写入标题行
    writer.writeheader()
    # 遍历源文件中的每一行数据
    for row in reader:
        # 创建一个新的字典，仅包含要保留的列
        new_row = {col: row[col] for col in columns_to_keep}
        # 将新行写入输出文件
        writer.writerow(new_row)

这个程序会读取“data.csv”文件中的数据，并将“name”和“gender”列保存到“output.csv”文件中。输出文件中的数据如下：

name,gender
Alice,Female
Bob,Male
Charlie,Male
Dave,Male
Emily,Female

注意，我们使用了`csv.DictReader`和`csv.DictWriter`来读取和写入CSV文件。这两个类允许我们使用列名来引用数据，而不是使用列索引。这使得代码更易于阅读和维护。同时，我们使用了字典推导式来创建一个新的字典，仅包含要保留的列。最后，我们使用`writer.writerow`方法将新行写入输出文件。

python读取csv文件并将具有相同列属性的数据加起来

您好！针对您的问题，可以按照以下步骤使用Python读取CSV文件，并将具有相同列属性的数据加起来：

1. 使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV文件并将数据存储在DataFrame对象中。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用groupby函数按照相同列属性进行分组，并使用sum函数将每组数据加起来。

# 按照相同列属性进行分组并加和
grouped_data = data.groupby('column_name').sum()

在这个例子中，我们假设CSV文件中包含一个名为“column_name”的列属性，我们将根据此属性将数据分组，并使用sum函数将数据加起来。

希望这可以回答您的问题！