pandas将新数据添加入csv文件

要将新数据添加到csv文件中，可以使用pandas的to_csv()函数，并将mode参数设置为'a'，以表示在文件末尾追加数据。具体步骤如下：

1. 读取csv文件并存储为DataFrame对象：

import pandas as pd

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

2. 创建新数据并添加到DataFrame对象中：

new_data = {'column1': value1, 'column2': value2, ...}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

3. 将DataFrame对象写入csv文件：

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

其中，mode参数设置为'a'表示追加数据，header参数设置为False表示不将列名写入文件，index参数设置为False表示不将索引写入文件。

相关问题

怎么用pandas将数据不断写入csv文件中

您可以使用 pandas 的 to_csv 函数将数据写入 CSV 文件。具体方法如下：

1. 首先，从 pandas 库中导入 pandas。

import pandas as pd

2. 创建一个空的 DataFrame 对象。

data = pd.DataFrame()

3. 将数据添加到 DataFrame。

data = data.append({'column1': 'value1', 'column2': 'value2', ...}, ignore_index=True)

4. 使用 to_csv 函数将 DataFrame 写入 CSV 文件。

data.to_csv(filename, sep=',', index=False, mode='a')

其中，filename 是要写入的 CSV 文件名，sep 是分隔符，默认为逗号，index 是是否写入索引，默认为 True，mode 是文件打开模式，默认为 'w'。

注意，如果要不断向同一个 CSV 文件中写入数据，需要将 mode 设置为 'a'，即追加模式。

python通过pandas向csv文件添加数据

Python通过pandas库向csv文件添加数据，可以分为以下步骤：

1. 首先，需要导入pandas库。如果尚未安装pandas，可以使用pip安装命令：`pip install pandas`。

2. 接下来，使用pandas的`read_csv`函数读取已存在的csv文件，将其转换成DataFrame对象。例如：

   import pandas as pd

   # 读取csv文件
   df = pd.read_csv('example.csv')

3. 添加数据到DataFrame对象中，可以通过修改DataFrame的行或列来完成。例如，可以添加一行新数据：

   new_data = {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'}
   df = df.append(new_data, ignore_index=True)

其中，`ignore_index=True`参数表示重新设置DataFrame的索引，如果不希望索引自动递增，可以去掉此参数。

4. 最后，使用`to_csv`函数将更新后的DataFrame写回到csv文件中，覆盖原有文件或保存为新文件：

   # 将DataFrame保存回csv文件
   df.to_csv('example_updated.csv', index=False)

参数`index=False`表示在保存时不包含DataFrame的索引列。