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

Question

我正在嘗試向csv文件中的數據添加新行。 添加數據時，不會將其插入下一行，而是將其添加到上一行的末尾。 我的問題代碼目前看起來像：

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')

運行此操作時，'response'變量最終與最后一行的最后一個數據值位於同一位置。 如何將條目添加到新行？

Answer 1

雖然你的代碼片段沒有多大意義，但我認為你的問題很有意思。 如果我正確理解你，你有（1）現有的csv文件，以及（2）你想要添加到該csv文件的代碼片段的一些輸出。 但是您的新數據將添加到現有csv文件的最后一行，而不是新行。

所以你開始的是這樣的：

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

您的代碼會生成一些新數據：

#New Data
5,6 

在嘗試將其附加到舊數據時，您最終會得到這個

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

但你想要的是這個：

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

如果這是正確的，您應該將現有數據加載到pandas數據框中，將數據附加到那里，然后覆蓋舊的csv文件或生成新文件。

如果你有一個帶有上述舊數據的csv文件，你可以這樣做：

# 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)

現在你應該在csv文件中得到完整的數據集，如下所示：

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

希望這可以幫助。 如果沒有，請告訴我，我會再看一遍。