在追加模式下使用to_csv时,python pandas新行附加到csv中的最后一行

时间:2016-11-09 01:10:06

标签: python csv pandas dataframe

我正在尝试向csv文件中的数据添加新行。添加数据时,不会将其插入下一行,而是将其添加到上一行的末尾。我的问题代码目前看起来像:

qlist = list(data)
entries = [response, 0,0,0,0]
df = pd.DataFrame([entries], columns=qlist)
df.to_csv('data.csv', index=False, header=False, mode='a')

运行此操作时,“回复”#39;变量最后与最后一行的最后一个数据值位于同一位置。如何将条目添加到新行?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

虽然您的代码段没有多大意义,但我认为您的问题很有趣。如果我正确理解你,你有(1)现有的csv文件,以及(2)你想要添加到该csv文件的代码片段的一些输出。但是您的新数据将添加到现有csv文件的最后一行,而不是作为新行。

所以你开始的是这样的:

# Old data
col1,col2
1,3
2,4

您的代码会生成一些新数据:

#New Data
5,6 

当您尝试将其附加到旧数据时,您最终会使用此

col1,col2
1,3
2,4,5,6

但你想要的是:

col1,col2
1,3
2,4
5,6

如果这是正确的,您应该将现有数据加载到pandas数据框中,在那里附加数据,然后覆盖旧的csv文件或生成新文件。

如果你的csv文件包含上面的旧数据,你可以这样做:

# imports
import pandas as pd

# read existing data
df_old = pd.read_csv('C:/old.csv')

# Assign new data to a list.
# Note that the new data is written up as
# a list in the first element of a another list.
# Hence the double brackets.
# This way, the data is added as a row.
# If you use single brackets, pandas interprets
# the data as a column when added to a dataframe.
newData = [[5,6]]

# get column names of your existing data
colNames = df_old.columns

# make dataframe of new data that can be
# easily appended to your old data
df_new = pd.DataFrame(data=newData, columns=colNames)

# concatenate old and new
df_complete = pd.concat([df_old, df_new], axis = 0)

# write your complete dataset to a new csv.
df_complete.to_csv('data_new.csv', index=False)

现在你应该在csv文件中得到完整的数据集,如下所示:

col1,col2
1,3
2,4
5,6

希望这会有所帮助。如果没有,请告诉我,我会再看一遍。