关闭CSV文件:使用close()方法关闭CSV文件,以释放系统资源。 下面是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import csv def append_row_to_csv(file_path, row_data): with open(file_path, 'a', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.w
下面是一个完整的示例代码,包含读取CSV和追加行的功能: importcsvimportosdefread_csv(file_path):ifnotos.path.exists(file_path):print(f"文件{file_path}不存在!")return[]withopen(file_path,mode='r',encoding='utf-8')asfile:reader=csv.reader(file)data=[rowforrowinreader]returndatadefappend_to...
数据恢复的代码示例如下所示: importcsvdefrecover_csv(file_path,append_mode=True):# 使用追加模式打开csv文件withopen(file_path,'a'ifappend_modeelse'w',newline='')asfile:writer=csv.writer(file)# 恢复数据到csv中# 例如可以添加一个新的行writer.writerow(['新数据1','新数据2']) 1. 2. 3. ...
DataFrame(books) # 写入csv文件,'a+'是追加模式 try: if number == 1: csv_headers = ['书名', '作者'] data.to_csv(fileName, header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8') else: data.to_csv('fileName, header=False, index=False, mode='a+', encoding='utf-8') ...
sheet.append(data) workbook.save(result_path) print('*** 生成Excel文件 ' + result_path + ' *** \n') if __name__ == '__main__': write_excel_file("D:\core\\") 第三种,使用pandas,可以写入到csv或者xlsx格式文件 import pandas as pd result_...
books.append(book) data = pd.DataFrame(books) # 写入csv文件,'a+'是追加模式 try: if number == 1: csv_headers = ['书名', '作者'] data.to_csv(fileName, header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8') else: data.to_csv('fileName, header=False, index=False, ...
sheet.append(data) workbook.save(result_path) print('*** 生成Excel文件 '+result_path+' *** \n') if__name__=='__main__': write_excel_file("D:\core\\") 第三种,使用pandas,可以写入到csv或者xlsx格式文件 1 2 3 4 5 6 import...
books.append(book)data = pd.DataFrame(books)# 写入csv文件,'a+'是追加模式try:if number == 1:csv_headers = ['书名','作者']data.to_csv(fileName, header=csv_headers,index=False, mode='a+', encoding='utf-8')else:data.to_csv('fileName, header=False, index=False, mode='a+', ...
header=Falseforrowinf_csv: res.append(row)returnres#2写入csv文件defwrite_csv(data, filename): with open(filename,"wb") as f: f_csv=csv.writer(f)#一行一行写入foritemindata: f_csv.writerow(item) 2.有时候文件是txt或者从hive等数据库导出来的格式则可以用下面的方法读取数据并进行分析 ...
books.append(book) data = pd.DataFrame(books) # 写入csv文件,'a+'是追加模式 try: ifnumber ==1: csv_headers = ['书名','作者'] data.to_csv(fileName, header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8') else: data.to_csv('fileN...