Добаляем новую строку в CSV файл Python: эффективные методы

Быстрый ответ

Чтобы быстро вставить новую строку в CSV-файл, применяйте модуль csv в Python. Откройте файл в режиме добавления ('a'), создайте csv.writer и добавьте новые данные с помощью .writerow(). Вот пример:

import csv

new_row = ['data1', 'data2', 'data3']

with open('file.csv', 'a', newline='') as f:
    csv.writer(f).writerow(new_row)  # Вот так просто можно дополнить CSV-файл новой строкой!

С параметром newline='' вы избежите ненужных переносов строк. Именно этот минимальный код и добавит новые данные в ваш 'file.csv'.

Разные подходы для разных версий Python и системы

Если у вас Python 2.7...

Для пользователей Python 2.7 на Windows предпочтительнее использовать бинарный режим ('ab'):

with open('file.csv', 'ab') as f:
    csv.writer(f).writerow(new_row)  # Python 2.7 и бинарный режим – идеальная комбинация!

Хотите упорядочить колонки? Воспользуйтесь csv.DictWriter!

Для того чтобы столбцы в CSV файле были упорядочены, используйте csv.DictWriter с указанием fieldnames:

with open('file.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['col1', 'col2', 'col3'])
    writer.writerow({'col1': 'data1', 'col2': 'data2', 'col3': 'data3'})  # И столбцы организованы в нужном порядке.

Знакомьтесь: Pandas для обработки больших данных

Для работы с большими данными удобно применять библиотеку Pandas. Она значительно облегчает процесс. Метод DataFrame.to_csv автоматически учитывает необходимые параметры режима и заголовков:

import pandas as pd

df_new_row = pd.DataFrame([['data1', 'data2', 'data3']], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df_new_row.to_csv('file.csv', mode='a', index=False, header=False)  # Pandas облегчает работу с большим объемом данных!

Визуализация

Визуализируйте CSV-файл как поезд, где каждая строка представляет собой отдельный вагон:

🚂 == CSV-файл (до добавления строки)
🚃🚃🚃 == Строки (уже существующие данные)

Когда вы добавляете новую строку, это напоминает подсоединение дополнительного вагона:

with open('train.csv', 'a', newline='') as train_file:
    writer = csv.writer(train_file)
    writer.writerow(['🆕🚃'])  # Именно таким образом мы подсоединяем новый вагон!

И вот наш "поезд" с дополнительным вагоном:

🚂🚃🚃🚃➕🆕🚃 == CSV-файл (уже обновленный)

Вперед, на новые вершины данных! Поезд продолжает свой маршрут с обновленной информацией на борту.

Для разработчика: детали, которые играют большую роль

Избегайте полной перезаписи

Не усложняйте себе жизнь. Вместо режима 'w', который удаляет все предыдущие данные, используйте режим 'a' для добавления новых данных.

Секрет эффективного добавления данных

Экономьте свои ресурсы и время через добавление строк без полной перезаписи файла – ваше руководство будет в восторге!

Правильный выбор режима – половина битвы

Также, как и неподходящий наряд на пляж может испортить отдых, правильный режим файла в разных версиях Python поможет предотвратить ошибки, связанные с переносом строк и кодировкой файла.

Pandas: не только для зоопарка

Метод to_csv в Pandas с mode='a' станет вашим спасением при сложных операциях с данными в формате DataFrame.

Маленькие детали, которые действительно важны

Добавление строк пакетами

Используйте writer.writerows(list_of_rows) в модуле csv или df.to_csv в Pandas, чтобы добавить несколько строк одновременно.

Контроль доступа

В многопоточной среде конфликты доступа к файлам могут создать проблемы для вашего CSV. Будьте начеку!

Проверьте, прежде чем начать работу

Убедитесь, что файл существует, прежде, чем начать процесс добавления:

import os

file_exists = os.path.isfile('file.csv')
with open('file.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    if not file_exists:
        writer.writerow(['Header1', 'Header2', 'Header3'])  # Сначала записываем заголовок!
    writer.writerow(new_row) # Чем больше данных, тем лучше!

Полезные материалы

1. CSV — Чтение и запись CSV-файлов — документация Python 3.12.2 — официальная документация по модулю CSV в Python.
2. pandas.DataFrame.to_csv — документация pandas 2.2.0 — широкий спектр возможностей для эффективной работы с CSV.
3. Чтение и запись CSV-файлов в Python — практические рекомендации по управлению CSV в Python.
4. Работа с CSV-файлами в Python – GeeksforGeeks — учебные примеры и тематические статьи о том, как использовать CSV.
5. Работа с файлами в Python – Real Python — всеобъемлющий гид по работе с файлами, включая обработку CSV в Python.