python用pandas读写和追加csv文件

下面是关于“python用pandas读写和追加csv文件”的完整攻略。

一、Pandas简介

Pandas是一种用于数据分析的Python库，广泛应用于数据清洗和数据处理场景中，其主要作用是对数据进行处理和分析。Pandas支持多种数据格式，包括CSV、Excel、SQL等数据格式。

二、读取CSV文件

在Python中，使用Pandas读取CSV文件非常简单，只需要一行代码即可完成。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
print(df)

其中，read_csv()方法用于读取指定路径下的CSV文件，并将其存储为Pandas中的DataFrame数据结构。读取后我们可以通过print()方法打印出来查看。

三、写入CSV文件

如果我们需要将Python中的数据写入到CSV文件中，同样可以通过Pandas实现。

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

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

其中，DataFrame()方法用于将Python中的数据转换为Pandas中的DataFrame数据结构，to_csv()方法用于将DataFrame数据结构写入到指定路径下的CSV文件中，index=False表示不保存索引信息。

四、追加CSV文件

如果我们需要将新的数据添加到已有的CSV文件中，而不是覆盖原有数据，Pandas同样可以实现。

import pandas as pd

data = {'col1': [4, 5, 6], 'col2': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

with open('filename.csv', mode='a', newline='') as file:
    df.to_csv(file, header=(not file.tell()), index=False)

其中，open()方法用于打开CSV文件，mode='a'表示以追加的方式打开文件，newline=''表示在写入CSV时不添加空行。header=(not file.tell())表示只在CSV文件为空时，添加列名。

五、示例说明

下面是两个示例说明，分别针对读取CSV文件和追加CSV文件。

示例一：读取CSV文件

例如，现在我们有一个名为test.csv的CSV文件，内容如下：

Name,Age,Gender
Tom,20,Male
Amy,18,Female
Michael,25,Male

我们使用Pandas读取该CSV文件的代码如下：

import pandas as pd

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

运行结果如下所示：

       Name  Age  Gender
0       Tom   20    Male
1       Amy   18  Female
2   Michael   25    Male

示例二：追加CSV文件

例如，现在我们已经有一个名为data.csv的CSV文件，要将新的数据添加到该文件末尾。我们使用Pandas实现追加的代码如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Jack', 'Lucy', 'Tom'], 'Age': [22, 21, 20], 'Gender': ['Male', 'Female', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

with open('data.csv', mode='a', newline='') as file:
    df.to_csv(file, header=(not file.tell()), index=False)

运行代码后，CSV文件中已追加了新的数据：

Name,Age,Gender
Tom,20,Male
Amy,18,Female
Michael,25,Male
Jack,22,Male
Lucy,21,Female
Tom,20,Male

以上就是关于“python用pandas读写和追加csv文件”的完整攻略。