基于pandas向csv添加新的行和列

下面是详细讲解基于pandas向csv添加新的行和列的完整攻略，主要分为两部分内容：

添加新的行

向csv文件添加新的行，一般需要先将csv文件读入到pandas DataFrame对象中，然后将新的行添加到DataFrame中，最后将DataFrame写回到csv文件中。

具体步骤如下：

1. 导入pandas模块

import pandas as pd

1. 读取csv文件到DataFrame对象中

df = pd.read_csv('test.csv')

1. 新建一个字典对象，表示要添加的新的行

new_data = {'name': 'Tom', 'age': 30, 'gender':'M'}

1. 将新的行添加到DataFrame中

df = df.append(new_data, ignore_index=True)

这里的ignore_index参数是用来设置添加的行号是否按照原始csv文件的行号排序，如果设置为True则新的行号将自动递增，否则会按照原始csv文件的行号进行排序。

1. 将DataFrame写回到csv文件中

df.to_csv('test.csv', index=False)

这里的index参数是用来设置是否将DataFrame的行索引写入csv文件中，如果设置为False则不写入行索引。

下面是一个示例，演示如何向test.csv文件中添加一行数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')
new_data = {'name': 'Tom', 'age': 30, 'gender':'M'}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)
df.to_csv('test.csv', index=False)

添加新的列

向csv文件添加新的列，也需要先读取csv文件到DataFrame对象中，然后再将新的列添加到DataFrame中，最后将DataFrame写回到csv文件中。

具体步骤如下：

1. 导入pandas模块

import pandas as pd

1. 读取csv文件到DataFrame对象中

df = pd.read_csv('test.csv')

1. 新创建一个列表，表示要添加的新列数据

new_col_data = [1, 2, 3, 4, 5]

1. 将新列数据添加到DataFrame中

df['new_col'] = new_col_data

这里的new_col是新列的列名，可以自行定义。

1. 将DataFrame写回到csv文件中

df.to_csv('test.csv', index=False)

下面是一个示例，演示如何向test.csv文件中添加一列数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')
new_col_data = [1, 2, 3, 4, 5]
df['new_col'] = new_col_data
df.to_csv('test.csv', index=False)

以上就是基于pandas向csv添加新的行和列的完整攻略。