Pandas追加CSV文件 - Python

在使用Python进行数据处理时，我们经常需要将数据附加到已有的CSV文件中。Pandas是一个非常强大的数据处理库，它提供了多种方法来实现CSV文件的追加。

在本教程中，我们将学习如何使用Pandas在Python中附加CSV文件。

准备工作

在开始之前，我们需要为Python安装Pandas库：

pip install pandas

追加CSV文件

假设我们有一个CSV文件：data.csv，如下所示：

Name, Age
Alice, 25
Bob, 31
Charlie, 37

我们想要在这个CSV文件的末尾添加一些新数据。

使用Pandas追加行

要在CSV文件的末尾添加一行，我们可以使用Pandas的DataFrame.append()函数。

首先，我们需要将CSV文件读入到一个Pandas DataFrame中。

import pandas as pd

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

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

       Name   Age
0     Alice    25
1       Bob    31
2  Charlie    37

现在，我们可以使用DataFrame.append()函数向DataFrame中添加一行：

new_row = {'Name': 'Dave', 'Age': 27}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

       Name   Age
0     Alice    25
1       Bob    31
2  Charlie    37
3      Dave    27

在上面的示例中，我们使用字典{'Name': 'Dave', 'Age': 27}创建了一个新行。然后，我们使用DataFrame.append()函数将这一行添加到DataFrame中。

注意，我们将参数ignore_index设置为True，以确保新行的索引始终是唯一的。

使用Pandas追加多行

要在CSV文件的末尾添加多行，我们可以首先将多行数据转换为DataFrame，然后使用DataFrame.append()函数将其附加到原始DataFrame中。

以下是一个示例，其中我们需要追加两行数据：

new_data = {'Name': ['Eva', 'Fred'], 'Age': [29, 35]}
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 将新数据附加到原始DataFrame
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

# 显示DataFrame
print(df)

输出：

       Name   Age
0     Alice    25
1       Bob    31
2  Charlie    37
3      Dave    27
4       Eva    29
5      Fred    35

在上面的示例中，我们首先将新数据转换为DataFrame。然后，我们使用DataFrame.append()函数将新DataFrame追加到原始DataFrame中。同样，我们必须将参数ignore_index设置为True，以确保新行的索引始终是唯一的。

将DataFrame写回CSV文件

最后，我们将修改后的DataFrame写回原始CSV文件：

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

# 显示CSV文件
with open('data.csv', 'r') as f:
    print(f.read())

输出：

Name,Age
Alice,25
Bob,31
Charlie,37
Dave,27
Eva,29
Fred,35

在上面的示例中，我们使用DataFrame.to_csv()函数将修改后的DataFrame写回原始CSV文件。我们将参数index设置为False，以避免将索引写入CSV文件中。

然后，我们使用简单的Python代码读取并显示CSV文件的内容。