我想將數(shù)據(jù)存儲在 CSV 文件的第二行。但它每次都會覆蓋第一行。怎么做？我使用循環(huán)在第二行存儲數(shù)據(jù)。但它沒有發(fā)生。我有什么想念的嗎？ import pandas as pd import numpy as np a=1 def table_driven_agent(percept): location=['A','B'] status=['clean','dirty'] percepts=[] table=[location,status] percepts.append(percept) action = tableDrivenVaccum(percept,table) if action == 'dirty': action = dirty(percept[1]) return(action) def tableDrivenVaccum(percept,table): for i in table: if i[0] == percept[0]: return(i[1]) def dirty(percept): if percept == 'A': return('Go to B') elif percept =='B': return('Go to A') while( a<10): percept = list(map(str,input("Enter the status and position:").split(','))) action = table_driven_agent(percept) print(action) dict = {'action': action, 'percept': percept} df= pd.DataFrame(dict) df.to_csv(r'index.csv', index =False, header=True) a=1
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喵喔喔
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寫入 csv 會創(chuàng)建一個(gè)新的 csv 并替換當(dāng)前的 csv。這就是它寫入第一行的原因：它實(shí)際上刪除了前一行并寫入空白文件。
您正在尋找的是附加df到當(dāng)前 csv 中。這可以通過以下方式完成：
df.to_csv('index.csv', index=False, mode='a', header=True)注意我添加了mode='a'。這意味著模式=追加。默認(rèn)mode為'w', 表示“寫入”（覆蓋）。
這種方式df被添加到當(dāng)前 csv 的最后一行。
如果您的 csv 有超過 2 行并且您只想更改第二行，您應(yīng)該首先將所有 csv 加載到數(shù)據(jù)框。然后你可以只更改第二行 ( df.loc[1,:]=...) 然后將它全部保存到 csv ( df.to_csv(r'index.csv', index =False, header=True)
慕蓋茨4494581
TA貢獻(xiàn)1850條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊
好的，我自己解決了這個(gè)問題，方法是讀取舊的 CSV 文件并將其合并并放入 CSV 文件中。你必須像我一樣創(chuàng)建 CSV 文件 index.csv。然后將列名作為百分比和操作來工作。如果您的代碼位置中沒有 CSV 文件，將會出錯。它會自動合并 CSV 文件中的最新輸入而不刪除任何行。
注意：index.csv、百分比和操作只是一個(gè)示例。你也可以使用你的。
import pandas as pd
import numpy as np
i = 1
def table_driven_agent(percept):
location=['A','B']
status=['clean','dirty']
percepts=[]
table=[location,status]
percepts.append(percept)
action = tableDrivenVaccum(percept,table)
if action == 'dirty':
action = dirty(percept[1])
return(action)
def tableDrivenVaccum(percept,table):
for i in table:
if i[0] == percept[0]:
return(i[1])
def dirty(percept):
if percept == 'A':
return('Go to B')
elif percept =='B':
return('Go to A')
while i < 6:
percept = list(map(str,input("Enter the status and position:").split(',')))
action = table_driven_agent(percept)
print(action)
df_old =pd.read_csv('index.csv')
newData=[[percept,action]]
colNames =df_old.columns
df_new = pd.DataFrame(data=newData, columns=colNames)
df_complete = pd.concat([df_old,df_new],axis=0)
df_complete.to_csv('index.csv',index=False)
#dict = {'percept': percept, 'action': action}
#df= pd.DataFrame(dict)
#df.to_csv(r'index.csv', index =False, header=True,mode='a')
i =1
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