Question

我想执行以下操作：

如果不存在则创建一个test.csv
在其中写入一些值（请参见代码）
将test.csv与data.csv合并并另存为test.csv
运行相同的脚本，但是文件名被更改/替换（从data.csv到data2.csv）
如果不存在则创建一个test.csv（现在存在）
在其中写入一些值（请参见代码），但不要覆盖数据中的当前值，只需添加它们即可。

这是我的代码：

    #create a file if does not exist
    import numpy as np
    import pandas as pd
    myseries=pd.Series(np.random.randn(5))
    os.chdir(r"G:\..")
    file = open('test.csv', 'a+')
    df = pd.DataFrame(myseries, columns=['values'])
    df.to_csv("test.csv" , index=False)
    -----------------
    # merge with data.csv
    -------------
    # create a file if does not exist, if exist write new values without overwritting the existing ones    
    myseries=pd.Series(np.random.randn(5))
    os.chdir(r"G:\..")
    file = open('test.csv', 'a+')
    df = pd.DataFrame(myseries, columns=['values'])
    df.to_csv("test.csv" , index=False)
    # the values after merge were deleted and replaced with the new data

我尝试了a，a +，w，w +，但是文件中的当前数据被新的替换了。如何定义将新数据写入csv而不删除当前数据？

Answer 1

df.to_csv()并不关心使用open()打开文件的方式，并且无论如何都会覆盖文件。您可以使用file.wite()方法，而不是在现有的csv文件的末尾附加行。

# For concatenation, remove the headers or they will show up as a row
contents = df.to_csv(index = False, header=False)
file = open("test.csv",'a')
file.write(contents)
file.close()

或者您可以读取，合并并重写文件

test = pd.read_csv('test.csv')
test = pd.concat([test, df])
test.to_csv('test.csv',index=False)

要追加列，可以将轴设置为1。

test = pd.read_csv('test.csv')
test = pd.concat([test, df], axis=1)
test.to_csv('test.csv',index=False)

如果不存在则创建文件，如果存在则不覆盖值

1 个答案: