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我想知道是否可以使用 pandasto_csv()函数将数据框添加到现有的 csv 文件中。csv 文件与加载的数据具有相同的结构。

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to_csv您可以在 pandas函数中指定 python 写入模式。对于追加,它是'a'。

在你的情况下:

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

默认模式是“w”。

如果文件最初可能丢失,您可以使用以下变体确保在第一次写入时打印标题:

output_path='my_csv.csv'
df.to_csv(output_path, mode='a', header=not os.path.exists(output_path))
于 2013-07-31T16:19:00.373 回答
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您可以通过以附加模式打开文件来附加到 csv :

with open('my_csv.csv', 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=False)

如果这是您的 csv,则foo.csv

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6

如果您阅读然后附加,例如df + 6

In [1]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col=0)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

In [3]: df + 6
Out[3]:
    A   B   C
0   7   8   9
1  10  11  12

In [4]: with open('foo.csv', 'a') as f:
             (df + 6).to_csv(f, header=False)

foo.csv变成:

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
于 2013-07-08T15:57:49.360 回答
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with open(filename, 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
  • 创建文件,除非存在,否则追加
  • 如果正在创建文件,则添加标题,否则跳过它
于 2018-12-14T03:50:05.107 回答
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我使用了一个小辅助函数和一些标题检查保护措施来处理这一切:

def appendDFToCSV_void(df, csvFilePath, sep=","):
    import os
    if not os.path.isfile(csvFilePath):
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep)
    elif len(df.columns) != len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns):
        raise Exception("Columns do not match!! Dataframe has " + str(len(df.columns)) + " columns. CSV file has " + str(len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns)) + " columns.")
    elif not (df.columns == pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns).all():
        raise Exception("Columns and column order of dataframe and csv file do not match!!")
    else:
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep, header=False)
于 2015-05-17T22:49:32.053 回答
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最初从 pyspark 数据帧开始 - 给定我的 pyspark 数据帧中的模式/列类型,我遇到类型转换错误(转换为 pandas df 然后附加到 csv 时)

通过强制每个 df 中的所有列为字符串类型,然后将其附加到 csv 来解决问题,如下所示:

with open('testAppend.csv', 'a') as f:
    df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)
于 2018-01-25T15:51:40.877 回答
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聚会有点晚了,但如果您要多次打开和关闭文件,或者记录数据、统计信息等,您也可以使用上下文管理器。

from contextlib import contextmanager
import pandas as pd
@contextmanager
def open_file(path, mode):
     file_to=open(path,mode)
     yield file_to
     file_to.close()


##later
saved_df=pd.DataFrame(data)
with open_file('yourcsv.csv','r') as infile:
      saved_df.to_csv('yourcsv.csv',mode='a',header=False)`
于 2017-06-17T00:26:37.633 回答
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这就是我在 2021 年的做法

假设我有一个 csv sales.csv,其中包含以下数据:

销售.csv

Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10

并添加更多行,我可以将它们加载到数据框中并将其附加到 csv 中,如下所示:

import pandas

data = [
    ['matchstick', '60', '11'],
    ['cookies', '10', '120']
]
dataframe = pandas.DataFrame(data)
dataframe.to_csv("sales.csv", index=False, mode='a', header=False)

输出将是:

Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10
matchstick,60,11
cookies,10,120
于 2021-02-16T13:05:45.463 回答