写入csv时跳过第一行（pandas.DataFrame.to_csv）。

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在我的Python脚本中，我正在通过以下方式读取一个csv文件

df = pd.read_csv('input.csv', sep=';', encoding = "ISO-8859-1", skiprows=2, skipfooter=1, engine='python')
我跳过了csv文件中的前两行，因为它们只是我不需要的描述。
导入后，我正在过滤和分离数据。我想把数据写回csv文件，同时具有与之前相同的格式（前两行要么是空的，要么是导入前的描述）。.我怎么能这样做呢？
目前我正在使用
df.to_csv('output.csv'), sep=';', encoding = "ISO-8859-1")
是否有类似 "skiprows "这样的参数用于导出？我无法在.to_csv的api文档.


           
            
             你能不能不先写描述，然后再追加到文件中？或者直接写两行然后再追加？在
             
              pandas
             
             中没有一个内置的api来实现这一点。


           
            
             也许你是对的。我看到你在写csv时可以使用
             
              mode='a'
             
             进行追加。所以我只需要在导出前创建一个有两个空行的csv文件。


           
            
             附加到一个预先存在的文件是微不足道的，没有一个内置的方法
             
              pandas
             
             来使用
             
              to_csv
             
             做到这一点。


         
          python


         
          pandas

csv


         
          export-to-csv


          
           已采纳


          
           
            一个可能的解决方案是，先写上
            
             NaN
            
            的DataFrame，然后再附加上原始的
            
             DataFrame
            
            。
           
           df1 = pd.DataFrame({'a':[np.nan] * 2})
df1.to_csv('output.csv', index=False, header=None)
df.to_csv('output.csv', sep=';', encoding = "ISO-8859-1", mode='a')
或者将相同的原始头像改为df1，并将此写入头像数据中，只需要没有|的值。
df1 = pd.read_csv('input.csv', sep='|', encoding = "ISO-8859-1", nrows=2, names=['tmp'])
df1.to_csv('output.csv', index=False, header=None)
df.to_csv('output.csv', sep=';', encoding = "ISO-8859-1", mode='a')


           
            
             
              
               很好，第一个方案对我有用。如果我以后真的需要描述，我会改用第二个方案。谢谢!


           
            
             
              
               感谢@jezrael的回答，只是想知道我们是否有办法在.to_csv()中单独
               
                skip first row
               
               ？


          
           
            
             
              你想从你的原文件中复制头，然后写到你的新文件中。然后你通过设置模式为'a'来追加你的数据框架
             
             with open("my_csv.csv") as f:
    header =''
    for line in range(0,header_length_in_lines):
        header +=f.readline()