dataframe写入csv 不覆盖

### 回答1：
可以使用pandas库中的to_csv方法来将DataFrame写入CSV文件，并且不覆盖原有文件。具体操作如下：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 然后，读取CSV文件并将其转换为DataFrame：

df = pd.read_csv('filename.csv')

3. 接着，将DataFrame写入新的CSV文件，不覆盖原有文件：

df.to_csv('new_filename.csv', mode='a', header=False, index=False)

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

这样就可以将DataFrame写入CSV文件，并且不覆盖原有文件了。

### 回答2：
dataframe是Python语言中做数据分析和数据处理的重要的工具。在进行数据处理过程中，经常需要将数据保存成csv格式的文件。如果每次保存数据都直接覆盖已有的csv文件，有可能会导致之前保存的数据被覆盖丢失，因此需要学习如何将dataframe写入csv不覆盖。

解决这个问题的方法是使用Python的pandas库中的to_csv()方法。to_csv()方法可以将数据保存成csv格式的文件，并且可以控制写入数据的方式，比如覆盖之前的数据、在已有数据的后面添加数据等。

具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取已有的csv文件
df_old = pd.read_csv('data.csv')

# 创建新的数据
df_new = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将新的数据添加到已有的数据的后面
df = pd.concat([df_old, df_new], ignore_index=True)

# 将数据保存到csv文件中，不覆盖原有数据
df.to_csv('data.csv', mode='a', header=not os.path.exists('data.csv'), index=False)

这段代码首先使用read_csv()方法读取已有的csv文件，然后使用concat()方法将新的数据添加到已有数据的后面，并且使用to_csv()方法将数据保存到csv文件中，并设置mode参数为'a'，表示在已有的数据后面添加数据，header参数设置为判断csv文件是否存在，如果文件存在，则不写文件头，否则写文件头。

总之，使用pandas库的to_csv()方法可以轻松地将dataframe写入csv文件，并且可以根据需要灵活控制写入数据的方式，避免数据覆盖的问题。

### 回答3：
在使用Python Pandas库中的Dataframe时，我们常常需要把数据写入到CSV文件中，但又不想覆盖原有的数据。下面我将介绍几种方法来实现这个目标。

方法一：使用mode参数
在使用to_csv()方法时，可以设置mode参数来表示写入模式，一般默认为’w’即覆盖写。我们可以使用’a’来追加写，这样就不会覆盖原有的数据了。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并提取其中的数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 在末尾追加数据，并将其写入CSV文件
df.to_csv('data.csv', mode='a', index=False)

方法二：使用with语句和append模式
我们也可以使用Python内置的with语句，将CSV文件以追加的方式打开，并写入新的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并提取其中的数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 以追加的模式写入新数据
with open('data.csv', 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=False, index=False)

其中，header=False表示不写入列名，index=False表示不写入行索引。

方法三：使用if os.path.exists()语句
还有一种方法是先检查文件是否存在，如果存在则以追加的方式写入数据，否则以覆盖的方式写入数据。

示例代码如下：

import os
import pandas as pd

# 读取CSV文件并提取其中的数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检查文件是否存在，如果存在则以追加的模式写入新数据
if os.path.exists('data.csv'):
    df.to_csv('data.csv', mode='a', index=False, header=False)
# 如果文件不存在则以覆盖的模式写入新数据
else:
    df.to_csv('data.csv', index=False)

以上就是三种不覆盖原有数据的方法，这些方法都能实现将新数据写入CSV文件的目的。具体应该选用哪种方法，需要根据实际情况来考虑。