기존 CSV 파일에 판다 데이터를 추가하는 방법은 무엇인가요?

판다스 to_csv() 함수를 사용하여 기존 csv 파일에 데이터프레임을 추가할 수 있는지 알고 싶습니다. csv 파일은 로드된 데이터와 동일한 구조를 가지고 있습니다.

답변 1

판다스 to_csv 함수에서 파이썬 쓰기 모드를 지정할 수 있습니다. 추가 모드는 'a'입니다.

당신의 경우에는:

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

기본 모드는 'w'입니다.

파일이 처음에 누락될 수 있다면, 이러한 변형을 사용하여 첫 번째 쓰기에서 헤더가 인쇄되도록 할 수 있습니다.

output_path='my_csv.csv'

df.to_csv(output_path, mode='a', header=not os.path.exists(output_path))

답변 2

CSV 파일에 pandas 데이터를 추가하는 방법은 매우 쉽습니다. pandas는 Python으로 작성된 유명한 데이터 분석 라이브러리로, 많은 데이터 과학자와 개발자들이 사용합니다. CSV 파일은 단순하면서도 널리 사용되는 데이터 저장 포맷입니다. 우리는 이 문서에서 CSV 파일에 pandas 데이터를 추가하는 방법을 살펴보겠습니다.

우선, CSV 파일에서 데이터를 로드합니다. pandas는 read_csv() 메서드를 제공하여 CSV 파일을 로드합니다. 다음과 같은 코드로 로드할 수 있습니다:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('existing_file.csv')

이 코드는 'existing_file.csv' 파일에서 데이터를 로드하고, 로드된 데이터를 'data' 변수에 할당합니다.

이제 pandas 데이터를 추가합니다. pandas에서는 to_csv() 메서드를 사용하여 데이터를 CSV 파일에 쓸 수 있습니다. 다음과 같은 코드로 데이터를 추가할 수 있습니다:

new_data = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jane'], 'Age': [25, 30]})

data.append(new_data, ignore_index=True).to_csv('existing_file.csv', index=False)

이 코드는 'existing_file.csv' 파일의 끝에 새 데이터를 추가합니다. ignore_index=True를 설정하여 새 데이터를 기존 데이터와 함께 인덱스로 추가합니다. 마지막으로, index=False를 설정하여 인덱스를 CSV 파일에 쓰지 않습니다.

위 코드를 실행하면, 'existing_file.csv' 파일은 새 데이터가 추가된 상태로 저장됩니다.

이 방법을 사용하여 CSV 파일에 pandas 데이터를 추가하는 것은 매우 간단합니다. pandas는 데이터 처리 및 저장을 간편하게 만들어주는 유용한 도구입니다. 앞으로도 pandas를 활용하여 데이터 분석 및 저장을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.