Python实现CSV文件追加写入新列的两种方法

顾言

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文介绍在Python中向CSV文件追加新列的两种常用方法。第一种利用Pandas库读取数据后直接赋值新列并保存；第二种通过csv模块逐行读取并修改。文章包含代码示例及注意事项，帮助开发者高效处理CSV数据追加任务。

Python CSV追加新列实现方案

在Python中，向CSV文件追加写入新列是常见的数据处理需求。以下是具体的实现方案与效果展示。

首先查看原始CSV文件的数据结构，以便了解待处理的数据基础。


[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
data1 = data['flow']#获取列名为flow的数据作为新列的数据
data['cha'] = data1 #将新列的名字设置为cha
data.to_csv(r"平均值12.csv",mode = 'a',index =False)
#mode=a，以追加模式写入,header表示列名，默认为true,index表示行名，默认为true，再次写入不需要行名
print(data)

执行追加操作后的最终结果如下所示，新列已成功添加至数据集中。


[外链图片转存失败(img-aZrOOdBp-1563597916667)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1557663438561.png)]

为了更全面地掌握相关技术，以下对两种主要实现方式进行知识点扩展。

基于Pandas的追加写入方法

方法一：使用Python的Pandas库在CSV文件每行末尾写入一列。该方法适合处理结构化数据，代码简洁且效率较高。


with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "file1")) as csvFile:
  rows = csv.reader(csvFile)
  with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "file2"), 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in rows:
      row.append(“123465”)
      writer.writerow(row)

综上所述，本文介绍了两种在Python中向CSV文件追加新列的技术路径。读者可根据实际数据规模和处理需求选择合适的方法。

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