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Python将一个CSV文件里的数据追加到另一个CSV文件的方法

在做数据处理工作时，有时需要将数据合并在一起，本文主要使用Python将两个CSV文件内数据合并在一起，合并方式有很多，本文只追加方式。

首先给定两个CSV文件的内容

1.CSV

2.CSV

将2.CSV文件里的数据追加到1.CSV后面

直接敲写Python代码

with open('1.csv','ab') as f:

f.write(open('2.csv','rb').read())#将2.csv内容追加到1.csv的后面

查看1.CSV内的数据变化情况

非常简单快捷的一次Python操作。

以上这篇Python将一个CSV文件里的数据追加到另一个CSV文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2018-07-02

功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*')) all_data_frames=[] for file in all_files:

本文实例讲述了python处理csv数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: Python代码: 复制代码 代码如下: #coding=utf-8 __author__ = 'dehua.li' from datetime import * import datetime import csv import sys import time import string import os import os.path import pylab as plt rootdir='/nethome/

如下所示: //用普通文本文件方式打开和操作 with open("'file.csv'") as cf: lines=cf.readlines() ...... //用普通文本方式打开,用csv模块操作 import csv with open("file.csv") as cf: lines=csv.reader(cf) for line in lines: print(line) ...... import csv headers=['id','usernam

Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理,尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块,功能十分强大. CSV(Comma-Separated Values)格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据,这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理,而且Excel表格处理的数据量十分有限,而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了. 我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据,硬件环境是在Linux平台上搭建的,当时数据是在运行脚本后直接输出在termin

一.Python读取csv文件 说明:以Python3.x为例 #读取csv文件方法1 import csv csvfile = open('csvWrite.csv',newline='')#打开一个文件 csvReader = csv.reader(csvfile)#返回的可迭代类型 print(type(csvReader)) for content in csvReader: print(content) csvfile.close()#关闭文件 //运行结果如下:

本文实例讲述了Python实现求两个csv文件交集的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/env python rd3 = open('data_17_17_2.csv') base = open('data_17_17_3.csv') wr3 = open('delNoBuyed3DayAndStoreAndInCar4.5.2.csv','w+') bsData = base.readlines() i = 1 for key in rd3: if key in bs

如下所示: import glob import time import csv csvx_list = glob.glob('*.csv') #打开文件夹下全部的CSV文件 print('总共发现%s个CSV文件'% len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: #i既是正在处理的文件名 csvfile = open(i, encoding='utf-8') csvreader = csv

如下所示: #统计某文件夹下的所有csv文件的行数(多线程) import threading import csv import os class MyThreadLine(threading.Thread): #用于统计csv文件的行数的线程类 def __init__(self,path): threading.Thread.__init__(self) #父类初始化 self.path=path #路径 self.line=-1 #统计行数 def run(self): reader =

实例如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z"

1.问题 在使用Python中pandas读取csv文件时,由于文件编码格式出现以下问题: Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1134, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1240, in pandas._libs

今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛逼了!记录一下这次数据处理的过程: 使用

初次接触python,学艺不精,第一次实战写一个文本处理的小程序时便遇到了头疼的问题. 先看代码: 生成的.CSV文件每两行之间都会多出一行空格(如下图),具体原因可参看点击打开链接 with open('E:\\test.csv','wt')as fout: cout=csv.DictWriter(fout,list_attrs_head )#list_attrs_head头属性列表 cout.writeheader() cout.writerows(list_words) 上面链接中的这位大

python对csv文件追加写入列,具体内容如下所示: 原始数据 [外链图片转存失败(img-zQSQWAyQ-1563597916666)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1557663419920.png)] import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'平均值.csv') print(data.columns)#获取列索引值 dat

PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

流程:模拟登录→获取Html页面→正则解析所有符合条件的行→逐一将符合条件的行的所有列存入到CSVData[]临时变量中→写入到CSV文件中 核心代码: ####写入Csv文件中 with open(self.CsvFileName, 'wb') as csvfile: spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel') #设置标题 spamwriter.writerow(["游戏账号","用户类型","游戏