Pandas 如何将数据添加到现有的csv文件中

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Pandas库将数据添加到已存在的csv文件中。Pandas是用于数据处理和分析的Python库，能够快速、轻松地处理各种类型的数据。

添加数据到现有csv文件

有时我们需要将数据添加到已存在的csv文件中。使用Pandas，这个任务非常容易。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 导入现有csv文件并查看前几行数据
df = pd.read_csv('existing_file.csv')
print(df.head())

# 创建一个新的数据框dataframe
new_data = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
                         'Age': [25, 30, 35],
                         'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']})

# 将新数据追加到现有的csv文件中
df = df.append(new_data)
df.to_csv('existing_file.csv', index=False)

# 再次导入现有csv文件并查看前几行数据
df = pd.read_csv('existing_file.csv')
print(df.head())

首先我们导入已存在的csv文件，并查看文件的前几行数据。然后创建一个新的数据框dataframe，这里我们使用字典的形式定义数据框的列和数据。接下来将新的数据框追加到现有的csv文件中，并保存文件。最后再次导入已存在的csv文件并查看前几行数据，这时新的数据已经被成功地追加到了文件中。

添加数据到特定的csv列中

有时我们只需要将数据添加到特定的csv列中。使用Pandas，我们可以轻松地实现这个功能。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 导入现有csv文件并查看前几行数据
df = pd.read_csv('existing_file.csv')
print(df.head())

# 创建一个新的数据框dataframe
new_data = pd.DataFrame({'Age': [25, 30, 35]})

# 将新数据追加到现有csv文件的特定列中
df['Age'] = df['Age'].append(new_data)
df.to_csv('existing_file.csv', index=False)

# 再次导入现有csv文件并查看前几行数据
df = pd.read_csv('existing_file.csv')
print(df.head())