Pandas の「to_csv()」関数は既存の CSV ファイルにデータを追加できますか?

既存の CSV ファイルへの Pandas データの追加

データを操作する場合、多くの場合、新しいデータを既存の CSV (カンマ区切り) に追加する必要があります。値）ファイル。データ操作と分析のための強力な Python ライブラリである Pandas は、データフレームを CSV ファイルにエクスポートする便利な to_csv() 関数を提供します。ここで、to_csv() を使用して既存の CSV ファイルにデータを追加できますか?

答え

はい、既存の CSV にデータを追加することができます。 to_csv() 関数を使用してファイルを保存します。書き込みモードを指定することで、データの追加方法を制御できます。方法は次のとおりです。

データの追加

既存の CSV ファイルにデータを追加するには、mode='a' 引数を使用します。このモードでは、ファイルを追加モードで開き、既存のデータを上書きせずに新しい行を追加できます。

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

ヘッダーの管理

デフォルトでは、 to_csv() 関数は、データをファイルに書き込むときにヘッダーを出力します。追加時にヘッダーの重複を避けるには、header=False を設定します。

ヘッダーの存在を確認する

ファイルが最初に存在しない可能性がある場合は、ヘッダーが最初に印刷されるようにすることができます。最初に次のバリエーションを使用して書き込みます:

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

os.path.exists(output_path) 関数ファイルがすでに存在するかどうかを確認します。そうでない場合は、header が True に設定され、最初にファイルを作成するときにヘッダーが強制的に印刷されます。存在する場合、ヘッダーは False となり、重複したヘッダーが追加されるのを防ぎます。

これらのテクニックを使用すると、既存の CSV ファイルに Pandas データフレームを簡単に追加でき、データを整理して最新の状態に保つことができます。

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