如何使用Python将已提取的数据在不破坏原数据的情况写入已创建的csv文件指定的fil

你可以使用Python的pandas库来将已提取的数据写入已创建的CSV文件中指定的列，而不破坏原有的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 已提取的数据
extracted_data = [
    {'Name': 'John', 'Age': 25},
    {'Name': 'Jane', 'Age': 30},
    {'Name': 'Tom', 'Age': 35}
]

# CSV文件路径
csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv'

# 将提取的数据加载到DataFrame中
df_extracted = pd.DataFrame(extracted_data)

# 读取原有的CSV文件
df_original = pd.read_csv(csv_file)

# 将提取的数据写入指定列
column_name = 'file_name'
df_original[column_name] = df_extracted['Name']  # 以'name'列为例，替换为你要写入的提取数据

# 将整合后的DataFrame写入CSV文件
df_original.to_csv(csv_file, index=False)

print("数据已成功写入CSV文件")

在上面的代码中，你需要将`extracted_data`列表替换为你已提取的实际数据。然后，通过指定CSV文件路径，使用`pd.DataFrame()`将提取的数据加载到一个新的DataFrame对象`df_extracted`中。接下来，使用`pd.read_csv()`读取原有的CSV文件到另一个DataFrame对象`df_original`中。

然后，通过指定`column_name`变量来选择要写入数据的列，并使用`df_original[column_name]`将提取的数据赋值给该列。最后，使用`df_original.to_csv()`将整合后的DataFrame写入CSV文件。

请确保提供正确的CSV文件路径以及要写入的列名，并根据需要调整数据格式和替换值。