¿Cómo agregar datos de pandas a un archivo csv existente?

Quiero saber si es posible usar la to_csv()función pandas para agregar un marco de datos a un archivo csv existente. El archivo csv tiene la misma estructura que los datos cargados.

Puede especificar un modo de escritura python en la to_csvfunción pandas . Para anexar es 'a'.

En tu caso:

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

El modo predeterminado es 'w'.

Puede agregar a un csv abriendo el archivo en modo agregar:

with open('my_csv.csv', 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=False)

Si este fue su csv foo.csv:

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6

Si lee eso y luego agrega, por ejemplo df + 6:

In [1]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col=0)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

In [3]: df + 6
Out[3]:
    A   B   C
0   7   8   9
1  10  11  12

In [4]: with open('foo.csv', 'a') as f:
             (df + 6).to_csv(f, header=False)

foo.csv se convierte en:

,A,B,C
0,1,2,3
1,4,5,6
0,7,8,9
1,10,11,12

with open(filename, 'a') as f:
    df.to_csv(f, header=f.tell()==0)

• Crear archivo a menos que exista, de lo contrario agregar
• Agregue encabezado si se está creando el archivo; de lo contrario, omítalo

Una pequeña función auxiliar que uso con algunas garantías de comprobación de encabezado para manejarlo todo:

def appendDFToCSV_void(df, csvFilePath, sep=","):
    import os
    if not os.path.isfile(csvFilePath):
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep)
    elif len(df.columns) != len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns):
        raise Exception("Columns do not match!! Dataframe has " + str(len(df.columns)) + " columns. CSV file has " + str(len(pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns)) + " columns.")
    elif not (df.columns == pd.read_csv(csvFilePath, nrows=1, sep=sep).columns).all():
        raise Exception("Columns and column order of dataframe and csv file do not match!!")
    else:
        df.to_csv(csvFilePath, mode='a', index=False, sep=sep, header=False)

Inicialmente comenzando con un marco de datos pyspark: obtuve errores de conversión de tipo (al convertir a pandas df y luego agregar a csv) dados los tipos de esquema / columna en mis marcos de datos pyspark

Resolvió el problema forzando a todas las columnas en cada df a ser de tipo cadena y luego agregando esto a csv de la siguiente manera:

with open('testAppend.csv', 'a') as f:
    df2.toPandas().astype(str).to_csv(f, header=False)

Un poco tarde para la fiesta, pero también puede usar un administrador de contexto, si está abriendo y cerrando su archivo varias veces, o registrando datos, estadísticas, etc.

from contextlib import contextmanager
import pandas as pd
@contextmanager
def open_file(path, mode):
     file_to=open(path,mode)
     yield file_to
     file_to.close()


##later
saved_df=pd.DataFrame(data)
with open_file('yourcsv.csv','r') as infile:
      saved_df.to_csv('yourcsv.csv',mode='a',header=False)`