with open(filename, 'a') as f:
df.to_csv(f, header=f.tell()==0)
您可以通过在附加模式下打开文件来附加到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
例如,如果您阅读了该内容,然后追加,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
变成:
,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12
您可以在pandasto_csv
函数中指定python写入模式。对于append,它是“a”。
就你而言:
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
默认模式为w。
问题内容: 我想知道是否可以使用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。 问题答案: 你可以在函数中指定python写入模式。对于追加,它是。 在你的情况下: 默认模式为。
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问题内容: 如果我有一个空的数据框: 有没有一种方法可以向此新创建的数据框添加新行?目前,我必须创建一个字典,将其填充,然后将字典附加到最后的数据框中。有没有更直接的方法? 问题答案: 即将发布的pandas 0.13版本将允许通过不存在的索引数据添加行。但是,请注意,这实际上会创建整个DataFrame的副本,因此这不是有效的操作。 说明在此处,此新功能称为“ 放大设置” 。
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问题内容: 我的数据可以在给定日期包含多个事件,也可以在一个日期包含否事件。我接受这些事件,按日期计数并绘制它们。但是,当我绘制它们时,我的两个系列并不总是匹配。 在上面的代码中,idx变为30个日期范围。2019/09/01至2019/09/30但是S可能只有25或26天,因为在给定日期没有事件发生。然后,当我尝试绘图时,由于大小不匹配,我得到一个AssertionError: 解决这个问题的正
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