Pandas: как добавить данные в существующий файл CSV

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать следующий синтаксис в pandas для добавления данных в существующий файл CSV:

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

Вот как интерпретировать аргументы в функции to_csv() :

  • «existing.csv»: имя существующего CSV-файла.
  • mode='a': используйте режим «добавления» вместо «w» — режима «записи» по умолчанию.
  • index=False: не включать столбец индекса при добавлении новых данных.
  • header=False: не включать заголовок при добавлении новых данных.

В следующем пошаговом примере показано, как использовать эту функцию на практике.

Шаг 1. Просмотр существующего CSV-файла

Предположим, у нас есть следующий существующий файл CSV:

Шаг 2: Создайте новые данные для добавления

Давайте создадим новый кадр данных pandas для добавления к существующему файлу CSV:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['D', 'D', 'E', 'E'],
 'points': [6, 4, 4, 7],
 'rebounds': [15, 18, 9, 12]})

#view DataFrame
df

 team points rebounds
0 D 6 15
1 D 4 18
2 E 4 9
3 E 7 12

Шаг 3. Добавьте новые данные в существующий CSV-файл.

В следующем коде показано, как добавить эти новые данные в существующий CSV-файл:

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

Шаг 4. Просмотрите обновленный файл CSV

Когда мы открываем существующий файл CSV, мы видим, что новые данные были добавлены:

Примечания по добавлению данных

При добавлении данных в существующий CSV-файл обязательно проверьте, есть ли в существующем CSV-файле столбец индекса или нет.

Если в существующем CSV-файле нет индексного файла, вам нужно указать index=False в функции to_csv() при добавлении новых данных, чтобы Pandas не добавляли индексный столбец.

Дополнительные ресурсы

Как экспортировать Pandas DataFrame в CSV
Как экспортировать Pandas DataFrame в Excel
Как экспортировать кадры данных Pandas в несколько листов Excel