python将数字写入csv文件wind Speed列最下方 一起放入新的csv文件

可以使用Python中的pandas库来实现将数字写入csv文件的操作。具体步骤如下：

1. 首先，读取原始的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('original.csv')

2. 然后，创建一个新的DataFrame对象，将原始数据和新的数据合并，例如：

   # 创建新的DataFrame对象
   new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [10]})
   
   # 合并原始数据和新的数据
   new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

这里创建了一个只有一行的DataFrame对象new_data，将其命名为“wind Speed”，并将其值设置为10。然后使用pandas的concat函数将原始数据df和新的数据new_data合并成一个新的DataFrame对象new_df。

注意，使用concat函数时需要设置参数ignore_index为True，这样可以忽略原始数据和新的数据的索引，重新生成一个新的索引。

3. 最后，将新的DataFrame对象写入新的csv文件，例如：

   # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件
   new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里将新的DataFrame对象new_df写入了一个新的csv文件new_file.csv中，通过设置参数index为False，可以避免写入索引列。

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('original.csv')

# 创建新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [10]})

# 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)

执行完毕后，会生成一个新的csv文件new_file.csv，其中“wind Speed”列最下方会添加一个值为10的新数据。