我们越来越多的使用pandas进行数据处理，有时需要向一个已经存在的csv文件写入数据，传统的方法之前我也有些过，向txt，excel文件写入数据，传送门：
Python将二维列表（list）的数据输出（TXT，Excel）
pandas to_csv()只能在新文件写数据？当然不是！
pandas to_csv() 是可以向已经存在的具有相同结构的csv文件增加dataframe数据。
df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False)
to_csv()方法mode默认为w，我们加上mode='a'，便可以追加写入数据。
pandas读写文件，处理数据的效率太高了，所以我们尽量使用pandas的进行输出。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41888503/article/details/81205203
原文：df.to_
csv
(
‘my_
csv
.
csv
’, mode=‘a’, header=False
)
试了原文的方式，一直
写入
失败，然后换成如下方式，即mode=‘a+’,而不是mode=‘a’
df.to_
csv
(
‘my_
csv
.
csv
’, mode=‘a+’,...
CSV
文件
是最常用的
一个
文件
存储方式。逗号分隔值（Common-Separated Values，
CSV
）
文件
以纯文本形式存储表格
数据
（注：分隔字符也可以是其他字符）。纯文本说明该
文件
是
一个
字符序列，不包含必须像二进制数字那样被解读的
数据
。
CSV
文件
由任意数目记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由若干字段组成，字段间以字符（如逗号）或字符串分隔。
用记事本打开如图所示...
在做
数据处理
，
数据
分析的时，经常将读取的
数据
转换为相应的处理形式，使用read_
csv
和to_
csv
便是不错的选择，read_
csv
(
)
是
pandas
的方法，to_
csv
(
)
是DataFrame类的方法。
read_
csv
import numpy as np
'''第一种写法：当值都是list类型的
数据
'''
data1 = {'A':range
(
3
)
,'B':list
(
"abc"
)
,'C':['red',np.NaN,'yellow']}
df1=pd.DataFrame
(
data1
)
'''第二种写法：当值为string类型的
数据
，此时需要加上 i...
cp /home/hx133330/wly/luna16/src/evaluation/annotations/annotations.
csv
.import
pandas
as pddf = pd.read_
csv
(
"annotations.
csv
"
)
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## 一 DataFrame,
数据
帧df，可以将其看作表格### 列：index，行：columns
new_data = pd.DataFrame
(
{'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
)
# 将新
数据
写入
csv
文件
末尾
new_data.to_
csv
(
'original.
csv
', mode='a', header=False, index=False
)
其中，mode='a' 表示以
追加
模式打开
文件
，header=False 表示不
写入
列名，index=False 表示不
写入
行索引。
