기존 CSV 파일에 Pandas DataFrame을 추가하는 방법은 무엇입니까?

기존 CSV 파일에 Pandas 데이터 추가

데이터 탐색 및 조작을 처리할 때 Pandas 라이브러리는 강력한 도구입니다. 일반적인 작업 중 하나는 pandas DataFrame의 데이터를 기존 CSV 파일에 추가하는 것입니다.

이를 수행하기 위해 pandas의 to_csv() 함수는 유연한 솔루션을 제공합니다. 적절한 쓰기 모드를 지정하면 내용을 덮어쓰지 않고 기존 CSV 파일에 데이터를 추가할 수 있습니다.

해결책:

데이터 추가의 핵심은 to_csv() 함수의 모드 매개변수입니다. mode='a'를 설정하면 팬더에게 데이터를 덮어쓰는 대신 CSV 파일에 데이터를 추가하도록 지시할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

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

이 예에서는 df DataFrame이 my_csv.csv라는 CSV 파일에 추가됩니다. header=False 인수는 데이터를 추가할 때 CSV 파일의 헤더가 중복되지 않도록 보장합니다.

기본 모드 및 누락된 파일 처리:

기본적으로 to_csv( ) 함수는 기존 CSV 파일을 덮어쓰는 'w' 모드를 사용합니다. 처음에 CSV 파일이 존재하지 않는 경우를 처리하려면 다음 변형을 사용할 수 있습니다.

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

이 코드는 쓰기 전에 output_path 파일이 존재하는지 확인합니다. 존재하지 않는 경우 첫 번째 쓰기에서 헤더를 인쇄합니다. 그렇지 않으면 헤더 없이 데이터를 추가합니다.

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