如果你使用pandas，你可以用这种方式将你的数据帧附加到一个现有的CSV文件中:

df.to_csv('log.csv', mode='a', index=False, header=False)

使用mode='a'，我们确保我们附加，而不是覆盖;使用header=False，我们确保我们只附加df行的值，而不是header +值。

# I like using the codecs opening in a with 
field_names = ['latitude', 'longitude', 'date', 'user', 'text']
with codecs.open(filename,"ab", encoding='utf-8') as logfile:
    logger = csv.DictWriter(logfile, fieldnames=field_names)
    logger.writeheader()

# some more code stuff 

    for video in aList:
        video_result = {}                                     
        video_result['date'] = video['snippet']['publishedAt']
        video_result['user'] = video['id']
        video_result['text'] = video['snippet']['description'].encode('utf8')
        logger.writerow(video_result) 

我更喜欢使用标准库中的csv模块和with语句来避免打开文件的解决方案。

关键是在打开文件时使用“a”作为追加。

import csv   
fields=['first','second','third']
with open(r'name', 'a') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(fields)

如果你使用的是Python 2.7，你可能会在Windows中遇到多余的新行。您可以尝试使用'ab'而不是'a'来避免它们，但这会导致TypeError:需要一个字节类对象，而不是python中的'str'和python 3.6中的CSV。正如Natacha所建议的那样，添加换行符= "将导致Python 2和3之间的向后不兼容。

如果文件存在并且包含数据，那么可以为csv生成fieldname参数。DictWriter自动:

# read header automatically
with open(myFile, "r") as f:
    reader = csv.reader(f)
    for header in reader:
        break

# add row to CSV file
with open(myFile, "a", newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=header)
    writer.writerow(myDict)

基于@ gm的回答，并注意@John La Rooy的警告，我能够追加一个以“a”模式打开文件的新行。

即使在windows中，为了避免换行符问题，也必须声明为newline= "。 现在您可以以'a'模式(不带b)打开文件。

import csv

with open(r'names.csv', 'a', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['This','aNew']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writerow({'This':'is', 'aNew':'Row'})

我没有尝试使用普通的写作者(没有字典)，但我认为它也可以。

如果你使用pandas，你可以用这种方式将你的数据帧附加到一个现有的CSV文件中:

df.to_csv('log.csv', mode='a', index=False, header=False)

使用mode='a'，我们确保我们附加，而不是覆盖;使用header=False，我们确保我们只附加df行的值，而不是header +值。