如何將熊貓數據添加到現有的 csv 文件？

Question

我想知道是否可以使用 pandas to_csv()函數將數據幀添加到現有的 csv 文件中。 csv 文件與加載的數據具有相同的結構。

Answer 1

您可以在 pandas to_csv函數中指定 python 寫入模式。 對於附加，它是“a”。

在你的情況下：

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

默認模式是“w”。

Answer 2

您可以通過以追加模式打開文件來追加到 csv：

with open('my_csv.csv', 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=False)

如果這是您的 csv， foo.csv ：

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6

如果您閱讀了該內容然后附加，例如， df + 6 ：

In [1]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col=0)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

In [3]: df + 6
Out[3]:
    A   B   C
0   7   8   9
1  10  11  12

In [4]: with open('foo.csv', 'a') as f:
             (df + 6).to_csv(f, header=False)

foo.csv變為：

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12

Answer 3

with open(filename, 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=f.tell()==0)

• 創建文件除非存在，否則追加
• 如果正在創建文件，則添加標題，否則跳過它

Answer 4

我使用一個小輔助函數和一些標題檢查保護措施來處理這一切：

def appendDFToCSV_void(df, csvFilePath, sep=","):
    import os
    if not os.path.isfile(csvFilePath):
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep)
    elif len(df.columns) != len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns):
        raise Exception("Columns do not match!! Dataframe has " + str(len(df.columns)) + " columns. CSV file has " + str(len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns)) + " columns.")
    elif not (df.columns == pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns).all():
        raise Exception("Columns and column order of dataframe and csv file do not match!!")
    else:
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep, header=False)

Answer 5

最初從 pyspark 數據幀開始 - 鑒於我的 pyspark 數據幀中的架構/列類型，我遇到了類型轉換錯誤（當轉換為 Pandas df 然后附加到 csv 時）

通過強制每個 df 中的所有列都是字符串類型，然后將其附加到 csv 解決了這個問題，如下所示：

with open('testAppend.csv', 'a') as f:
    df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)

Answer 6

參加聚會有點晚了，但如果您多次打開和關閉文件，或者記錄數據、統計信息等，您也可以使用上下文管理器。

from contextlib import contextmanager
import pandas as pd
@contextmanager
def open_file(path, mode):
     file_to=open(path,mode)
     yield file_to
     file_to.close()


##later
saved_df=pd.DataFrame(data)
with open_file('yourcsv.csv','r') as infile:
      saved_df.to_csv('yourcsv.csv',mode='a',header=False)`

Answer 7

這就是我在 2021 年做到的

假設我有一個 csv sales.csv ，其中包含以下數據：

銷售.csv ：

Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10

並添加更多行，我可以將它們加載到數據框中並將其附加到 csv 中，如下所示：

import pandas

data = [
    ['matchstick', '60', '11'],
    ['cookies', '10', '120']
]
dataframe = pandas.DataFrame(data)
dataframe.to_csv("sales.csv", index=False, mode='a', header=False)

輸出將是：

Order Name,Price,Qty
oil,200,2
butter,180,10
matchstick,60,11
cookies,10,120