python向csv文件中追加DataFrame

可以使用 pandas 库中的 to_csv() 函数，将 DataFrame 追加到已有的 csv 文件中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 读取已有的 csv 文件
existing_data = pd.read_csv('existing_file.csv')

# 创建要追加的 DataFrame
new_data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# 将新数据追加到已有的 csv 文件中
new_data.to_csv('existing_file.csv', mode='a', header=False, index=False)

其中，mode='a' 表示以追加模式打开文件，header=False 表示不写入列名，index=False 表示不写入行索引。

相关问题

pandas向csv文件中追加内容

要将数据追加到现有的csv文件中，可以使用pandas库中的`to_csv`方法，并设置`mode`参数为`a`（表示追加模式）。

下面是一个简单的示例，假设你想将名为`data_to_append.csv`的文件中的数据与新数据合并，最后将结果保存回同一文件：

import pandas as pd

# 读取原始文件
old_data = pd.read_csv('data_to_append.csv')

# 创建新数据
new_data = pd.DataFrame({
    'column1': ['new_value1', 'new_value2'],
    'column2': ['new_value3', 'new_value4']
})

# 将新数据追加到原始文件中
new_data.to_csv('data_to_append.csv', mode='a', header=False, index=False)

在上述代码中，我们首先读取了原始文件的内容，然后创建了新数据，并将其追加到原始文件中。请注意，我们使用`header=False`选项来指示pandas不要将列名写入文件（因为文件中已经存在列名）。另外，我们还通过`index=False`选项防止将行索引写入文件。

python获取csv文件中某一行数据，追加到另一个csv文件中

在Python中，你可以使用pandas库来轻松地读取CSV文件并操作数据。首先，你需要安装pandas，如果还没有安装可以运行`pip install pandas`。

下面是一个简单的步骤，展示如何从一个CSV文件中获取指定行的数据，并将其追加到另一个CSV文件中：

import pandas as pd

# 读取源CSV文件
source_df = pd.read_csv('source_file.csv')

# 假设你想获取第n行数据，这里以第0行为例（因为索引是从0开始的）
target_row = source_df.iloc[0]  # 获取第一行

# 创建目标CSV文件，如果不存在就创建，存在则追加
if not os.path.exists('target_file.csv'):
    target_df = pd.DataFrame([target_row])  # 如果文件不存在，创建一个包含单行的新DataFrame
else:
    target_df = pd.read_csv('target_file.csv')  # 否则，读取现有文件
    target_df = target_df.append(target_row, ignore_index=True)  # 追加一行到df

# 写回目标文件
target_df.to_csv('target_file.csv', index=False)  # 保存到CSV，忽略索引