如何使用 Pandas 将数据附加到现有 CSV 文件？

使用 Pandas 扩展 CSV 文件

处理大型数据集时，可能需要将数据添加到现有 CSV 文件。 Pandas 是 Python 中强大的数据操作库，提供 to_csv() 函数用于将数据导出为 CSV 格式。本文探讨如何使用 to_csv() 将数据附加到现有 CSV 文件，确保与其结构兼容。

附加到现有 CSV 文件

to_csv( ) 函数提供了一个写入模式参数，允许用户指定如何将数据写入文件。通过将此参数设置为“a”，数据将附加到现有文件中。例如：

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

这里，数据帧 df 被附加到名为“my_csv.csv”的 CSV 文件中。 header=False 参数确保标题行不会被多次写入。

需要注意的是，to_csv() 的默认写入模式是 'w'，它会覆盖现有文件。为了确保追加模式，请显式指定 'a'。

处理初始文件不存在

如果目标 CSV 文件最初不存在，则标题行可能不存在如果使用附加模式，则写入正确。为了解决这个问题，您可以使用以下变体：

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

此代码使用 os.path.exists() 检查文件是否存在。如果没有，它会通过设置 header=True 来写入标题行。否则，它会附加不带标题的数据。

以上是如何使用 Pandas 将数据附加到现有 CSV 文件？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！