pandas怎么在csv中加入数据

要在 CSV 文件中加入数据，可以使用 Pandas 库中的 `to_csv()` 函数。首先需要读取 CSV 文件，例如：

import pandas as pd

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

然后，将新的数据作为字典或列表添加到数据帧中，例如：

new_data = {'name': 'John', 'age': 30}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

最后，将更新后的数据帧保存回 CSV 文件：

df.to_csv('data.csv', index=False)

这将在 CSV 文件的末尾添加一行新数据。注意，`ignore_index=True` 参数可以确保添加的数据行被分配一个新的索引。

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。

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。