如何将熊猫数据添加到现有的 csv 文件中？

Question

我想知道是否可以使用 pandas to_csv() 函数将数据框添加到现有的 csv 文件中。 csv 文件与加载的数据具有相同的结构。

Answer 1

这就是我在 2021 年的做法

假设我有一个 csv sales.csv，其中包含以下数据：

sales.csv：

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

要添加更多行，我可以将它们加载到数据框中并将其附加到 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)

输出将是：

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

Answer 2

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

• 除非存在，否则创建文件，否则追加
• 如果正在创建文件，则添加标题，否则跳过它

Answer 3

最初从 pyspark 数据帧开始 - 给定我的 pyspark 数据帧中的架构/列类型，我遇到类型转换错误（在转换为 pandas df 然后附加到 csv 时）

通过强制每个 df 中的所有列为字符串类型，然后将其附加到 csv 来解决问题，如下所示：

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

Answer 4

您可以在 pandas to_csv 函数中指定 python 写入模式。对于追加，它是“a”。

在你的情况下：

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

默认模式是'w'。

Answer 5

聚会有点晚了，但如果您要多次打开和关闭文件，或者记录数据、统计信息等，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 6

我使用了一个小辅助函数和一些标题检查保护措施来处理这一切：

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 7

您可以通过opening the file 在追加模式下追加到 csv：

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

如果这是你的 csv，foo.csv:

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

如果您阅读该内容然后附加，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 变为：

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