Bài viết này sẽ thảo luận về cách thay đổi giá trị ô trong tệp CSV bằng thư viện Pandas trong Python. Mục lục Giả sử chúng ta có một tệp CSV như thế này, Chúng ta có thể sửa đổi tệp CSV này bằng cách sử dụng gấu trúc bằng cách thay đổi một số giá trị ô. Đối với điều đó, trước tiên chúng tôi cần nhập một tệp CSV vào DataFrame. Sau đó, chúng ta có thể thay đổi các giá trị ô bằng cách chọn chúng bằng nhãn hàng/cột hoặc bằng các vị trí chỉ mục. Ví dụ: chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng ‘C, và cột’ tuổi thành 56, tức là Quảng cáo Hoặc chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng số 5 và cột số 2 thành 55, tức là Hãy cùng xem cách làm điều đó. Thay đổi giá trị ô của tệp CSV theo số hàng/cột Giả sử chúng ta có một tệp CSV như thế này, Chúng ta có thể sửa đổi tệp CSV này bằng cách sử dụng gấu trúc bằng cách thay đổi một số giá trị ô. Đối với điều đó, trước tiên chúng tôi cần nhập một tệp CSV vào DataFrame. Sau đó, chúng ta có thể thay đổi các giá trị ô bằng cách chọn chúng bằng nhãn hàng/cột hoặc bằng các vị trí chỉ mục. Ví dụ: chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng ‘C, và cột’ tuổi thành 56, tức là Quảng cáo Hoặc chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng số 5 và cột số 2 thành 55, tức là import pandas as pd
df = pd.read_csv('employees.csv', index_col='Id')
# Set cell value at row 'c' and column 'Age'
df.loc['c', 'Age'] = 56
# Write DataFrame to CSV file
df.to_csv('employees.csv')
Hãy cùng xem cách làm điều đó. Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,13 Đầu tiên, chúng ta cần nhập tệp CSV vào gấu trúc DataFrame bằng hàm read_csv (). Sau đó, chúng ta có thể thay đổi giá trị của một ô bằng cách sử dụng thuộc tính LoC []. Trong thuộc tính LỘC, chúng ta cần vượt qua nhãn chỉ mục hàng và tên cột như thế này, Thay đổi giá trị ô của tệp CSV theo số hàng/cộtGiả sử chúng ta có một tệp CSV như thế này, df.iloc[row_index, column_index] Chúng ta có thể sửa đổi tệp CSV này bằng cách sử dụng gấu trúc bằng cách thay đổi một số giá trị ô. Đối với điều đó, trước tiên chúng tôi cần nhập một tệp CSV vào DataFrame. Sau đó, chúng ta có thể thay đổi các giá trị ô bằng cách chọn chúng bằng nhãn hàng/cột hoặc bằng các vị trí chỉ mục. df.iloc[N-1, M-1] = new_value Ví dụ: chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng ‘C, và cột’ tuổi thành 56, tức là Ví dụ: chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng ‘C, và cột’ tuổi thành 56, tức là Quảng cáo Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,48,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,13 Hoặc chúng ta có thể thay đổi giá trị của ô ở hàng số 5 và cột số 2 thành 55, tức là Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,131 Hãy cùng xem cách làm điều đó. Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,132 Đầu tiên, chúng ta cần nhập tệp CSV vào gấu trúc DataFrame bằng hàm read_csv (). Sau đó, chúng ta có thể thay đổi giá trị của một ô bằng cách sử dụng thuộc tính LoC []. Trong thuộc tính LỘC, chúng ta cần vượt qua nhãn chỉ mục hàng và tên cột như thế này, Summary: Nó trả về một tham chiếu của ô được chỉ định từ DataFrame. Chúng ta có thể gán một giá trị mới cho nó và giá trị ô trong DataFrame sẽ được sửa đổi tức là Cách đọc và ghi các tệp CSV bằng PythonXin chào! Tôi là Greg Sadetsky và tôi dạy các lớp Python tại Protech. Hôm nay, chúng tôi sẽ thực hiện một chút chương trình Python. Hướng dẫn này được thiết kế cho bất kỳ ai quan tâm đến Python, không có kinh nghiệm nào và tò mò tìm hiểu những gì có thể với một vài kỹ năng lập trình cơ bản. Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ bên dưới hoặc bỏ qua các phần riêng lẻ, ngay sau bảng nội dung. Mục lục:
Giới thiệu về Python cho người mới bắt đầuĐây là một tình huống ví dụ: Bạn là người tổ chức một bữa tiệc và đã tổ chức sự kiện này trong hai năm. Bạn có các tệp CSV (giá trị phân tách dấu phẩy) cho cả hai năm liệt kê những người tham dự mỗi năm. Bạn muốn biết những người tham dự đã tham dự bash thứ hai, nhưng không phải là người đầu tiên. Thiết lập môi trường cho việc đọc tệp CSV PythonChúng tôi có một khởi đầu tuyệt vời! Err ... bạn đã cài đặt Python trên máy tính của mình chưa? Nếu bạn đang chạy theo Mac OS X, hãy mở ứng dụng thiết bị đầu cuối từ thư mục tiện ích và loại df.loc[row_label, column name]1Terminal application from the Utilities directory and type df.loc[row_label, column name]1 Người dùng Windows nên theo dõi bài viết này để cài đặt nó. Đề xuất của tôi sẽ là có được phiên bản 2.7 mới nhất (ví dụ 2,7.6). Khi bạn đã chạy Python thực thi, bạn sẽ thấy một dòng bắt đầu với ba dấu hiệu lớn hơn. Nó sẽ trông giống thế này: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,133 Điều đó thật tuyệt! Hãy thử một số arithmetics cơ bản, ví dụ gõ vào df.loc[row_label, column name]2 và nhấn phím Enter. Khi bạn đã thấy câu trả lời của trình thông dịch lại, bạn có thể thoát nó bằng cách nhập df.loc[row_label, column name]3 và nhấn Enter. Mở tệp CSV với PythonTạo một tệp văn bản mới trong trình soạn thảo yêu thích của bạn và đặt cho nó một tên hợp lý, ví dụ như new_attendees.py. Phần mở rộng .py là điển hình của các tệp chương trình Python.new_attendees.py. The .py extension is typical of Python program files. Chúng tôi sẽ sử dụng các tệp dữ liệu CSV ví dụ sau (tất cả tên người tham dự và email được tạo ngẫu nhiên): người tham dự1.csv và người tham dự2.csv. Hãy tiếp tục và tải xuống các tập tin này vào máy tính của bạn. Đặt chúng trong cùng một thư mục trong đó tệp chương trình của bạn, new_attendees.py, sống. Python cho phép bạn mở các tệp văn bản như thế này và đọc nội dung của chúng, tất cả cùng một lúc hoặc từng dòng. Trong trường hợp các tệp CSV, chúng tôi sẽ sử dụng một mô-đun tích hợp để Python sẽ đơn giản hóa việc phân tích cú pháp của chúng. Các mô -đun trong câu hỏi được gọi, đơn giản, CSV.csv. Chúng tôi sẽ cần một vài điều để bắt đầu: Đầu tiên, vì chúng tôi sẽ sử dụng mô -đun CSV trong mã của chúng tôi, chúng tôi sẽ cần cho Python biết về điều này. Mặc dù Python cung cấp cho bạn một số mô-đun tích hợp, bạn cần khai báo rõ ràng những mô-đun nào bạn sẽ sử dụng. Điều này sẽ trở thành dòng đầu tiên của chương trình của chúng tôi: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,134 Bây giờ chúng tôi đã sẵn sàng để viết phần còn lại của chương trình. Chúng tôi sẽ mở tệp CSV đầu tiên, lưu trữ tham chiếu đến tệp mở này dưới dạng df.loc[row_label, column name]4 và sau đó chuyển tham chiếu này đến mô -đun CSV. Cụ thể, hàm df.loc[row_label, column name]5 sẽ phân tích tệp mở và trả về một danh sách phân tích cú pháp các hàng. Đây là những gì nó muốn cho đến nay: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,135 Để chạy chương trình này, trong thiết bị đầu cuối của bạn, hãy vào thư mục chứa tệp chương trình Python và các tệp CSV của người tham dự và nhập df.loc[row_label, column name]6 Vòng lặp qua các hàng tệp CSV PythonMặc dù mã ở trên là hợp lệ, nhưng nó hơi không thỏa mãn vì nó không xuất bất kỳ dữ liệu nào, khiến cho việc theo dõi một chút khó khăn ... hãy in ra các hàng có trong tệp CSV bằng cách lặp qua danh sách df.loc[row_label, column name]7. Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,136 Bạn sẽ thấy rằng chúng tôi đã thêm hai dòng - một dòng là vòng lặp xác định rằng đối với các dòng thụt sau đây, biến df.loc[row_label, column name]8 phải chứa từng phần tử từ danh sách và dòng thứ hai (được thụt vào, vì chúng tôi muốn dòng này là một phần của vòng lặp cho) sẽ in biến df.loc[row_label, column name]8 này.for loop which defines that for the following indented lines, the df.loc[row_label, column name]8 variable should contain each element from the list, and the second line (indented, since we want this line to be part of the for loop) which will print this df.loc[row_label, column name]8 variable. Chúng ta nhận được gì? Sắc đẹp! Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,137 Danh sách này nên tiếp tục. Vâng, đó là danh sách những người tham dự từ tệp tham dự1.csv! Hoan hô! Trích xuất thông tin từ tệp CSV PythonMỗi hàng mà chúng tôi đang lặp lại quá mức một đối tượng danh sách (____ 37 là danh sách các danh sách). Chúng ta có thể thấy các danh sách này (tương ứng với các hàng trong tệp CSV của người tham dự) được tạo thành từ ba yếu tố, thứ ba là địa chỉ e-mail mà chúng tôi muốn sử dụng để so sánh người tham dự. Trong Python, dấu ngoặc vuông được sử dụng để truy cập một phần tử nằm ở một vị trí nào đó ("index") trong danh sách. Cụ thể, đối với danh sách df.loc[row_label, column name] = new_value1 chứa df.loc[row_label, column name] = new_value2, chúng tôi sẽ viết df.loc[row_label, column name] = new_value3 để truy cập phần tử đầu tiên của nó (danh sách Python được chỉ số 0, giống như trong nhiều ngôn ngữ lập trình khác-xem điều này). Tất cả cùng nhau, như một ví dụ khác, để in yếu tố "thứ 2" (trong con người) của danh sách, bạn sẽ viết: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,138 Điều này nên in ra màu xanh lá cây.green. Quay lại tệp CSV người tham dự của chúng tôi, để in ra địa chỉ e-mail của mỗi người tham dự, chúng tôi sẽ sửa đổi mã một chút để nhận được: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,43,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,139 Chạy mã này và bạn sẽ xem địa chỉ e-mail của mỗi người tham dự được in ra. Hầu như ở đó! Tạo danh sách cho các tệp CSV trong PythonChúng tôi đã thành công trong việc truy cập và in địa chỉ e-mail từ mỗi hàng trong tệp CSV. Bây giờ chúng ta hãy tạo một đối tượng danh sách trống mà chúng ta sẽ điền với các địa chỉ e-mail đó. Điều này, một lần nữa, là cho phép chúng tôi so sánh những người tham dự năm thứ nhất với năm thứ hai. Điều đầu tiên trước tiên - hãy tạo một danh sách trống. Một danh sách trống được gán cho một biến bằng cách viết như sau: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,130 Để nối các phần tử vào danh sách này (vì một cái trống sẽ không được sử dụng nhiều), chúng tôi sẽ sử dụng phương thức df.loc[row_label, column name] = new_value4 của danh sách. Xem xét danh sách được tạo ở trên, nối thêm một chuỗi vào nó sẽ xem xét điều này: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,131 Nó có hoạt động không? Chúng tôi có thể xác minh bằng cách in đối tượng danh sách: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,132 Chúng ta nên xem: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,133 tức là, một danh sách với một yếu tố trong đó! Tuyệt quá! Sửa đổi mã mà chúng tôi đã làm việc cho đến nay cung cấp cho chúng tôi điều này: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,134 Sau khi chạy, mã này sẽ in một danh sách duy nhất (sẽ xuất hiện dưới dạng một dòng dài, duy nhất) với tất cả các email của người tham dự. Có gì thiếu không? Chà, mã trên chỉ chạy trên những người tham dự từ bên đầu tiên của năm đầu tiên (vì chúng tôi chỉ đọc tệp tham dự1.csv). Chúng ta nên thực hiện xử lý tương tự (nghĩa là, trích xuất các địa chỉ e-mail) trên tệp thứ hai. Để giữ cho ví dụ này đơn giản, chúng tôi đã quyết định sao chép mã xử lý tệp tham dự1.csv và thực hiện gần như các hoạt động tương tự cho người tham dự2.csv. Một lời cảnh báo! Sao chép và dán mã như chúng tôi sẽ làm dưới đây được coi là thực hành xấu. Chúng tôi đang làm điều đó ở đây để giữ cho mã có thể đọc được - cách điển hình và tốt hơn sẽ là loại bỏ những gì phổ biến cho mã được sao chép/dán và đặt mã đó vào một khối có thể tái sử dụng (một hàm). Vì vậy, hãy nhớ rằng chúng tôi đang hy sinh chất lượng mã để dễ hiểu.A word of warning! Copying & Pasting code as we'll do below is considered bad practice. We're doing it here to keep the code readable -- the typical and better way would be to take out what's common to the code that's being copied/pasted and to put that code into a reusable block (a function). So, do keep in mind that we're sacrificing code quality for ease of understanding. Sau khi được sửa đổi, mã ở trên bây giờ thực hiện các bước tương tự cho cả người tham dự1.csv và người tham dự. Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,135 Chuyển đổi danh sách thành các bộ cho tệp CSV PythonHai bước nữa còn lại. Trước tiên chúng tôi sẽ chuyển đổi các danh sách chúng tôi có ( df.loc[row_label, column name] = new_value5 và df.loc[row_label, column name] = new_value6) thành các bộ. Một tập hợp là một kiểu dữ liệu giống như một danh sách, trong đó nó lưu trữ một số đối tượng, nhưng với sự khác biệt mà các đối tượng không được đặt hàng và tất cả các đối tượng chứa đều có duy nhất. Vì vậy, một tập hợp có thể chứa 2, 5, 4 (không theo thứ tự cụ thể) nhưng không phải 2, 2, 4, 6, 6 vì các bộ chỉ chứa các giá trị duy nhất.2, 5, 4 (in no particular order) but not 2, 2, 4, 6, 6 since sets only contain unique values. Bằng cách chuyển đổi danh sách của chúng tôi thành các bộ, chúng tôi sẽ có khả năng so sánh các giá trị của hai danh sách. Để chuyển đổi danh sách thành một tập hợp, chỉ cần chuyển danh sách sang hàm set (). Do đó:set() function. Thus: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,136 ... sẽ dẫn đến đầu ra sau: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,137 Bạn có thể nhận thấy rằng giá trị 5 chỉ xuất hiện một lần trong tập hợp của chúng tôi, mặc dù nó có mặt hai lần trong my_list. Việc thêm các hoạt động chuyển đổi đã đặt vào mã của chúng tôi cung cấp cho chúng tôi:5 appears only once in our set, although it was present twice in my_list. Adding the set conversion operations to our code gives us: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,138 Xuất ra sự khác biệt giữa 2 bộMột bước cuối cùng! Chúng tôi đã tạo ra các bộ trong số các địa chỉ e-mail của người tham dự cụ thể để so sánh chúng. Hãy làm điều đó! Bộ hỗ trợ nhiều hoạt động, một trong số đó sẽ cho chúng tôi biết các yếu tố nào của một bộ không có trong một bộ khác. Hãy thử một ví dụ đơn giản bằng cách tạo hai bộ: Id,Name,Age,City,Experience a,John,49,London,15 b,Mark,44,New York,13 c,Joseph,56,Tokyo,14 d,Ritika,41,Delhi,11 e,Vinod,55,Mumbai,13 f,Saurav,51,Sydney,13 g,Lucy,52,Paris,139 Đúng như dự đoán, kết quả phải là 1, 7, 8, 9. Lưu ý rằng thứ tự mà các yếu tố kết quả này xuất hiện có thể trông khác nhau - điều này là do các bộ không được đặt hàng.1, 7, 8, 9. Note that the order in which these resulting elements appear might look different -- this is because sets are unordered. Chúng tôi thấy rằng việc gọi phương thức df.loc[row_label, column name] = new_value7 thực hiện những gì chúng tôi muốn làm với địa chỉ e-mail của người tham dự! Vì vậy, không có gì khó chịu, chúng ta hãy tiếp tục và xác định ai đã tham dự bữa tiệc thứ hai và không có mặt ở lần đầu tiên! df.loc[row_label, column name]0 Bạn sẽ thấy một bộ 19 địa chỉ e-mail được in ra. Chúng ta làm được rồi! Bravo! Bất kỳ câu hỏi? Vui lòng hỏi dưới đây. Muốn tìm hiểu thêm? Protech cung cấp đào tạo Python riêng, được giao tại chỗ hoặc trực tuyến cho các nhóm từ 4 trở lên, cũng như các lớp học mở cửa cho công chúng:
Làm thế nào để bạn thay đổi giá trị cột trong Python?Cách cập nhật các hàng và cột bằng Python Pandas.. Tạo một khung dữ liệu gấu trúc. Trong toàn bộ hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng một khung dữ liệu mà chúng tôi sẽ tạo ngay bây giờ. .... Cập nhật cột. .... Cập nhật trường hợp tên cột. .... Cập nhật giá trị hàng. .... Cập nhật các hàng và cột dựa trên điều kiện .. Làm cách nào để viết vào cột khôn ngoan trong tệp CSV trong Python?Cách viết tệp CSV theo cột trong Python.. list_1 = ["Xin chào", "Thế giới", "Monty", "Python"]. list_2 = [1, 2, 3, 4]. Tệp = Mở ("Cột.TXT", "W"). Nhà văn = CSV.người viết (tập tin). Đối với w trong phạm vi (4): lặp qua số nguyên 0-3 .. nhà văn.Writerow ([list_1 [w], list_2 [w]]). tập tin.gần(). Làm cách nào để chỉnh sửa dữ liệu trong tệp CSV?Mở tệp CSV trong Microsoft Excel hoặc một ứng dụng tương thích, chẳng hạn như Trình chỉnh sửa văn bản hoặc Notepad.Di chuyển con trỏ của bạn vào một đường trống và nhập H trong cột A. Nhấn phím tab để di chuyển đến cột tiếp theo và nhập giá trị bạn muốn nhập cho trường đó.Lặp lại bước B cho tất cả các trường trong hàng.
Làm cách nào để thêm dữ liệu vào tệp CSV hiện có trong Python?Mở tệp CSV của bạn trong chế độ phụ lục Tạo đối tượng tệp cho tệp này.Chuyển đối tượng tệp và danh sách các tên cột cho DictWriter () bạn sẽ nhận được một đối tượng của DictWriter.Truyền từ điển làm đối số cho hàm writerow () của dictWriter (nó sẽ thêm một hàng mới vào tệp CSV). |
