如何将Pandas数据框架追加到现有的CSV文件？

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python将Pandas数据框架追加到现有的CSV文件。

追加数据框架意味着向已经存在的文件添加数据行。要向现有的CSV文件添加数据框架的行，我们可以使用pandas to_csv()函数，通过参数a将数据框架以追加模式写入CSV文件。

语法 :

df.to_csv(‘existing.csv’, mode=’a’, index=False, header=False)

参数:

existing.csv: 现有CSV文件的名称。
mode: 默认模式是’w’，它将覆盖文件。使用’a’可以将数据追加到文件中。
index: False表示在追加新数据时不包括索引列。True意味着在追加新数据时包括一个索引列。
header: False表示在追加新数据时不包括头。True表示在添加新数据时包含一个头。

实现步骤

以下是将Pandas DataFrame追加到现有CSV文件的步骤。

第1步：查看现有的CSV文件

首先，找到我们要追加数据框架的CSV文件。我们有一个现有的CSV文件，里面有球员的名字和跑动次数、小球数以及球员的接球数。我们想在这个CSV文件中追加一些球员的数据。这就是现有的CSV文件的样子。

如何将Pandas数据框架追加到现有的CSV文件？

第2步：创建新的数据框架进行追加

现在让我们假设我们想在这个CSV文件中添加更多的球员。首先创建一个该球员的数据框架，包括他们相应的跑动、球门和接球。并制作他们的pandas数据框。我们将把它追加到现有的CSV文件中。

第3步：将数据框架追加到现有的CSV文件中

让我们把数据框追加到现有的CSV文件中。下面是python代码。

# Append Pandas DataFrame to Existing CSV File
# importing pandas module
import pandas as pd
 
# data of Player and their performance
data = {
    'Name': ['Hardik', 'Pollard', 'Bravo'],
    'Run': [50, 63, 15],
    'Wicket': [0, 2, 3],
    'Catch': [4, 2, 1]
}
 
# Make data frame of above data
df = pd.DataFrame(data)
 
# append data frame to CSV file
df.to_csv('GFG.csv', mode='a', index=False, header=False)
 
# print message
print("Data appended successfully.")

输出 :

如何将Pandas数据框架追加到现有的CSV文件？