パンダ: 既存の csv ファイルにデータを追加する方法

pandas で次の構文を使用して、既存の CSV ファイルにデータを追加できます。

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

to_csv()関数の引数を解釈する方法は次のとおりです。

• ‘existing.csv’:既存の CSV ファイルの名前。
• mode=’a’:デフォルトの ‘w’ – ‘write’ モードではなく、’append’ モードを使用します。
• Index=False:新しいデータを追加するときにインデックス列を含めません。
• header=False:新しいデータを追加するときにヘッダーを含めません。

次のステップバイステップの例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

ステップ 1: 既存の CSV ファイルを表示する

次の既存の CSV ファイルがあると仮定します。

ステップ 2: 追加する新しいデータを作成する

新しいパンダ データフレームを作成して、既存の CSV ファイルに追加しましょう。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['D', 'D', 'E', 'E'],
                   ' points ': [6, 4, 4, 7],
                   ' rebounds ': [15, 18, 9, 12]})

#view DataFrame
df

        team points rebounds
0 D 6 15
1 D 4 18
2 E 4 9
3 E 7 12

ステップ 3: 既存の CSV に新しいデータを追加する

次のコードは、この新しいデータを既存の CSV ファイルに追加する方法を示しています。

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

ステップ 4: 更新された CSV を表示する

既存の CSV ファイルを開くと、新しいデータが追加されていることがわかります。

データ追加時の注意点

既存のCSVファイルにデータを追加する場合は、既存のCSVファイルにインデックス列があるかどうかを必ず確認してください。

既存の CSV ファイルにインデックス ファイルがない場合は、パンダがインデックス列を追加しないように、新しいデータを追加するときにto_csv()関数でIndex=Falseを指定する必要があります。

追加リソース

Pandas DataFrame を CSV にエクスポートする方法
Pandas DataFrame を Excel にエクスポートする方法
Pandas DataFrame を複数の Excel シートにエクスポートする方法