Comment ajouter des DataFrames Pandas aux fichiers CSV existants ?

Ajout de données Pandas à un fichier CSV existant

Lorsqu'il s'agit d'exploration et de manipulation de données, la bibliothèque pandas est un outil puissant. Une tâche courante consiste à ajouter des données d'un DataFrame pandas à un fichier CSV existant.

Pour ce faire, la fonction to_csv() de pandas fournit une solution flexible. En spécifiant le mode d'écriture approprié, vous pouvez ajouter des données à un fichier CSV existant sans écraser son contenu.

Solution :

La clé pour ajouter des données est d'utiliser le paramètre mode dans la fonction to_csv(). En définissant mode='a', vous demandez aux pandas d'ajouter les données au fichier CSV au lieu de les écraser. Voici un exemple :

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

Dans cet exemple, le df DataFrame est ajouté au fichier CSV nommé my_csv.csv. L'argument header=False garantit que l'en-tête du fichier CSV n'est pas dupliqué lors de l'ajout des données.

Mode par défaut et gestion des fichiers manquants :

Par défaut, le to_csv( ) la fonction utilise le mode « w », qui écrase le fichier CSV existant. Pour gérer les cas où le fichier CSV peut ne pas exister initialement, vous pouvez utiliser la variante suivante :

output_path = 'my_csv.csv'
df.to_csv(output_path, mode='a', header=not os.path.exists(output_path))

Ce code vérifie si le fichier output_path existe avant d'écrire. S'il n'existe pas, il imprime l'en-tête lors de la première écriture. Sinon, il ajoute les données sans l'en-tête.

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