如果不存在则创建文件，如果存在则不覆盖值

Question

我想做以下事情：

1. 如果不存在则创建一个 test.csv
2. 在里面写一些值（见代码）
3. 将 test.csv 与 data.csv 合并并另存为 test.csv
4. 运行相同的脚本，但文件名已更改/替换（data.csv 到 data2.csv）
5. 如果不存在则创建一个 test.csv（现在存在）
6. 在其中写入一些值（见代码），但不要覆盖数据中的当前值，只需添加即可

这是我的代码：

    #create a file if does not exist
    import numpy as np
    import pandas as pd
    myseries=pd.Series(np.random.randn(5))
    os.chdir(r"G:\..")
    file = open('test.csv', 'a+')
    df = pd.DataFrame(myseries, columns=['values'])
    df.to_csv("test.csv" , index=False)
    -----------------
    # merge with data.csv
    -------------
    # create a file if does not exist, if exist write new values without overwritting the existing ones    
    myseries=pd.Series(np.random.randn(5))
    os.chdir(r"G:\..")
    file = open('test.csv', 'a+')
    df = pd.DataFrame(myseries, columns=['values'])
    df.to_csv("test.csv" , index=False)
    # the values after merge were deleted and replaced with the new data

我尝试了 a、a+、w、w+，但文件中的当前数据已替换为新数据。 如何定义新数据写入 csv 而不删除当前数据？

Answer 1

df.to_csv() 不关心使用open() 打开文件的模式，无论如何都会覆盖文件。您可以使用file.wite() 方法，而不是在现有 csv 文件的末尾追加行。

# For concatenation, remove the headers or they will show up as a row
contents = df.to_csv(index = False, header=False)
file = open("test.csv",'a')
file.write(contents)
file.close()

或者您可以读取、连接和重写文件

test = pd.read_csv('test.csv')
test = pd.concat([test, df])
test.to_csv('test.csv',index=False)

要追加列，您可以将轴设置为 1。

test = pd.read_csv('test.csv')
test = pd.concat([test, df], axis=1)
test.to_csv('test.csv',index=False)