Pandas는 CSV에 추가
Python Pandas를 사용하면 데이터를 효율적으로 조작하고 관리 할 수 있습니다. DataFrame을 생성 및 관리하고 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다. 또한 외부 CSV 또는 Excel 파일을 읽고, DataFrames를 가져오고, 작업하고, 다시 저장할 수 있습니다. 데이터 저장의 흥미로운 기능 중 하나는 매개 변수 a를 사용하는 ‘추가’모드로, 기존 CSV 파일에 데이터를 추가하는 데 사용할 수 있습니다.
이 기사에서는 Pandas를 사용하여 CSV에 데이터를 추가하는 방법을 소개합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[6, 7, 8], [9, 12, 14], [8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c"])
print(df)
df.to_csv(r"C:\Test\data.csv", index=False)
df2 = pd.DataFrame([[4, 1, 3], [6, 7, 2], [5, 9, 4]], columns=["a", "b", "c"])
print(df2)
df2.to_csv(r"C:\Test\data.csv", mode="a", header=False, index=False)
출력:
a b c
0 6 7 8
1 9 12 14
2 8 10 6
a b c
0 4 1 3
1 6 7 2
2 5 9 4
저장된 CSV 파일에는 원본 파일에 df2의 데이터가 추가 된 두 DataFrame이 있습니다.
이 코드에 추가 할 수있는 또 다른 추가 기능이 있습니다. 몇 줄의 코드만으로to_csv()함수가 파일이 존재하지 않는 경우 파일을 생성하고 이미 존재하는 경우 헤더를 건너 뛰도록 할 수 있습니다. 예외 처리에는with 문을 사용하고 파일을 열려면open()을 사용합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[6, 7, 8], [9, 12, 14], [8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c"])
print(df)
df.to_csv(r"C:\Test\data.csv", index=False)
df2 = pd.DataFrame([[4, 1, 3], [6, 7, 2], [5, 9, 4]], columns=["a", "b", "c"])
print(df2)
with open(r"C:\Test\data.csv", mode="a") as f:
df2.to_csv(f, header=f.tell() == 0, index=False)
출력:
a b c
0 6 7 8
1 9 12 14
2 8 10 6
a b c
0 4 1 3
1 6 7 2
2 5 9 4
파일 객체의tell()메서드는 현재 커서 위치를 반환합니다. 따라서 파일이 비어 있거나 존재하지 않는 경우 f.tell==0은 True이므로 header는 True로 설정됩니다. 그렇지 않으면header가False로 설정됩니다.
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