如何将 Pandas DataFrame 附加到现有的 CSV 文件？

在本文中，我们将讨论如何使用Python将 Pandas 数据框附加到现有的 CSV 文件中。

附加数据框意味着将数据行添加到现有文件中。要将数据帧逐行添加到现有 CSV 文件，我们可以使用 pandas to_csv()函数通过参数 a 以追加模式将数据帧写入 CSV 文件。

语法：

df.to_csv(‘existing.csv’, mode=’a’, index=False, header=False)

Parameters:

existing.csv: Name of the existing CSV file.
mode: By default mode is ‘w’ which will overwrite the file. Use ‘a’ to append data into the file.
index: False means do not include an index column when appending the new data. True means include an index column when appending the new data.
header: False means do not include a header when appending the new data. True means include a header when appending the new data.

编程需要懂一点英语

逐步实施

以下是将 Pandas DataFrame 附加到现有 CSV 文件的步骤。

步骤 1：查看现有 CSV 文件

首先，找到我们要在其中附加数据框的 CSV 文件。我们有一个现有的 CSV 文件，其中包含球员姓名以及球员完成的跑动、三柱门和接球。我们想在这个 CSV 文件中添加更多的玩家数据。这是现有 CSV 文件的外观：

第 2 步：创建新的 DataFrame 以追加

现在假设我们要向这个 CSV 文件添加更多播放器。首先创建该球员的数据框及其相应的跑动、检票口和接球。并制作他们的熊猫数据框。我们将把它附加到现有的 CSV 文件中。

第 3 步：将 DataFrame 附加到现有 CSV 文件

让我们将数据框附加到现有的 CSV 文件中。下面是Python代码。

Python3

# Append Pandas DataFrame to Existing CSV File
# importing pandas module
import pandas as pd
 
# data of Player and their performance
data = {
    'Name': ['Hardik', 'Pollard', 'Bravo'],
    'Run': [50, 63, 15],
    'Wicket': [0, 2, 3],
    'Catch': [4, 2, 1]
}
 
# Make data frame of above data
df = pd.DataFrame(data)
 
# append data frame to CSV file
df.to_csv('GFG.csv', mode='a', index=False, header=False)
 
# print message
print("Data appended successfully.")

输出：