将一个numpy数据写入已经有5列数据的csv文件中的空白行，使得完成后csv中有6列数据

可以使用Python中的pandas库来实现这个任务。首先，需要将numpy数据转换为pandas DataFrame格式，然后将其插入到csv文件中的空白行中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成一个5行1列的随机numpy数组
np_data = np.random.rand(5, 1)

# 将numpy数组转换为pandas DataFrame
df_data = pd.DataFrame(np_data, columns=['New Column'])

# 读取csv文件并转换为pandas DataFrame
df_csv = pd.read_csv('file.csv')

# 找到第一个空白行的索引
idx = df_csv.index[df_csv.isnull().all(1)].tolist()[0]

# 在空白行插入新数据
df_csv = pd.concat([df_csv.iloc[:idx], df_data, df_csv.iloc[idx+1:]], axis=0, ignore_index=True)

# 保存更新后的csv文件
df_csv.to_csv('file.csv', index=False)

这个代码假设csv文件中已经有5列数据，并且存在一个或多个空白行。它将numpy数据插入到第一个空白行中，并将csv文件保存为原始文件名。