怎么将数据加入csv表中

你可以使用Python中的pandas库来将数据加入csv表中。首先，导入pandas库并使用read_csv函数读取原始csv文件。然后，使用pandas的DataFrame函数将数据放入DataFrame对象中。最后，使用to_csv函数将新的DataFrame对象添加到原始csv文件中，即可将数据加入到csv表中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Mike', 'Emily'], 'age': [25, 30, 35], 'city': ['London', 'New York', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# read original csv file
original_csv = pd.read_csv('original.csv')

# append new data and save to csv
updated_csv = pd.concat([original_csv, df], ignore_index=True, axis=0)
updated_csv.to_csv('updated.csv', index=False)

这里，我们将新的DataFrame对象df添加到原始csv文件中，并将新生成的文件保存为updated.csv。注意，ignore_index和axis参数分别指定了是否忽略索引和合并方向。如果您需要指定更复杂的操作，可以查阅pandas文档或参考其他教程。

相关问题

pandas怎么将数据加入csv

文件中？

您可以使用pandas的to_csv()函数将数据写入CSV文件。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia']}

df = pd.DataFrame(data)

# 将数据写入CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了一个数据集，然后使用DataFrame创建数据框。接着，我们使用to_csv()函数将数据写入名为example.csv的CSV文件中。请注意，我们使用index=False参数来防止将索引列写入文件中。

python代码实现当csv1和csv2的数据量不同,csv1和csv2的证券代码相同时,则将csv2的pcbd数据加入到csv1中,

这个问题是可以回答的。你可以使用Python的pandas库来实现这个功能。首先，读取csv1和csv2的数据并将它们存储在pandas的DataFrame对象中。然后使用pandas的merge方法来将两个DataFrame对象合并，以证券代码为关键字，并将pcbd数据添加到csv1的对应行中。最后，将结果保存为新的csv1文件。以下是大致的Python代码：

import pandas as pd

csv1 = pd.read_csv('path/to/csv1')
csv2 = pd.read_csv('path/to/csv2')

merged_csv = pd.merge(csv1, csv2, on='证券代码', how='left')

# 检查是否有添加成功的行
def check_pcbd(row):
    if pd.isnull(row['pcbd_x']):
        return row['pcbd_y']
    else:
        return row['pcbd_x']

merged_csv['pcbd'] = merged_csv.apply(check_pcbd, axis=1)

# 重新命名列并去除原有的pcbd_x和pcbd_y列
merged_csv = merged_csv.rename(columns={'pcbd_x': 'pcbd_old', 'pcbd_y': 'pcbd_new'})
merged_csv = merged_csv.drop(['pcbd_old', 'pcbd_new'], axis=1)

merged_csv.to_csv('path/to/new_csv1', index=False)