Python 借助 pandas 和 csv 包实现向 CSV 文件写入及追加数据

在 Python 数据处理中，经常需要将数据写入 CSV 文件或者在已有 CSV 文件中追加新的数据。pandas 和 csv 这两个强大的包为我们提供了便捷的方法来实现这些操作。

确保已经安装了 pandas 和 csv 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

使用 pandas 写入 CSV 文件非常简单。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('output.csv', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含数据的字典，然后将其转换为 DataFrame 对象。通过 to_csv 方法，并将 index=False 参数设置为不包含索引列，将数据写入名为 output.csv 的文件中。

接下来，我们看如何使用 csv 包向 CSV 文件追加数据。

import csv

data = [['David', 40], ['Eve', 45]]

with open('output.csv', 'a', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

在这个示例中，我们首先准备了要追加的数据。然后，使用 open 函数以追加模式 'a' 打开 CSV 文件，并指定 newline='' 来避免额外的换行符。创建 csv.writer 对象，通过 writerows 方法将数据追加到文件中。

无论是使用 pandas 还是 csv 包，都能有效地实现向 CSV 文件写入和追加数据的功能。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点选择合适的方法。

如果数据量较大，pandas 可能会在性能上受到一定影响，此时 csv 包可能更适合。而如果数据结构比较复杂，需要进行更多的数据处理和转换，pandas 的强大功能则能发挥更大的作用。

掌握这两种方法，能够让我们在 Python 中更加灵活地处理 CSV 文件的数据存储和操作，为数据分析和处理工作提供便利。