有没有办法选择将数据框上传到 CSV 的哪个单元格/列，就像将数据抓取到 Excel 文件中一样？

我有将网络数据抓取到 Excel 文件中的经验，并且我知道将数据复制到 Excel 电子表格中时，您可以选择将其复制到哪一列。 （ startcol = 10 如下面的代码片段所示）

with pd.ExcelWriter("jockeyclub.xlsx", engine="openpyxl", mode='a', if_sheet_exists='overlay') as writer:
                    df.to_excel(writer, sheet_name="data", index=False, startcol=10)

但是，当将网络数据抓取到 csv 文件时，我的所有数据帧都将进入同一列，使其成为一个非常长的列。有没有办法选择我可以将每个数据帧上传到 CSV 文件的哪一列？

以下是我用于将数据上传到 CSV 的代码。

df.to_csv('/Users/nicholaschan/Desktop/data.csv', mode='a', index=False, header=False)

无法直接像使用 .to_excel() 和 startcol 那样在 .to_csv() 中选择起始列。 CSV（逗号分隔值）文件本质上是表格的，但它们只存储值，而不存储单元格、列或格式信息。

发生的情况是，一直在将新的数据帧附加到现有的 CSV 文件中，这会导致所有数据都位于同一列中。

为了实现想要的效果，需要执行以下操作：

1. 读取现有 CSV 文件（如果存在）： 这将允许将新数据添加到现有数据中，而不是覆盖它。
2. 将新数据与现有数据合并： 这将确保的新数据被添加到正确的“列”或 CSV 中的字段位置。
3. 将合并后的数据帧写入 CSV： 这将用新数据更新 CSV 文件。

以下是使用 pandas 的示例：

import pandas as pd

# 新数据
new_data = {'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(new_data)

# 尝试读取现有的 CSV 文件。如果文件不存在，则创建一个空的数据帧。
try:
    existing_df = pd.read_csv('/Users/nicholaschan/Desktop/data.csv', header=None)
except FileNotFoundError:
    existing_df = pd.DataFrame()

# 将新数据框与现有的数据框合并。
combined_df = pd.concat([existing_df, df], axis=1)

# 将合并后的数据框写入 CSV 文件。
combined_df.to_csv('/Users/nicholaschan/Desktop/data.csv', mode='w', index=False, header=False)

这段代码将：

• 尝试读取 data.csv 。如果文件存在，它将加载现有数据。如果文件不存在，它将创建一个新的空数据帧。
• 使用 axis=1 水平连接（添加列）新数据帧和现有的数据帧。
• 将合并后的数据帧写回 data.csv ，有效地将新数据“追加”为新列。

重复此过程，每次抓取新的数据集时，它都会作为新列添加到的 CSV 文件中。