pandas调用to_csv()报错不识别startrow参数如何解决

pandas 的 to_csv() 方法本身没有 startrow 入参，该参数仅适用于Excel写入工具 pd.ExcelWriter，传入不存在的参数就会触发类型错误。

你的核心需求是不覆盖目标文件example1.csv的前29行已有数据，从第30行开始写入净销售额数据，按两种常见使用场景选择对应方案即可：

• 场景1：需保留目标文件前29行的全部原有内容，仅从第30行开始追加新数据

import pandas as pd

def mokacsv(file_name):
    # 读取源文件的净销售额列，转DataFrame格式方便后续拼接
    source_df = pd.read_csv(file_name)
    new_data = source_df[['Net Sales']]
    
    # 读取目标文件现有前29行内容（行索引从0开始，nrows=29对应前29行）
    old_data = pd.read_csv('example1.csv', nrows=29)
    
    # 拼接原有内容和新内容，新内容自动排在第30行及之后
    final_data = pd.concat([old_data, new_data], ignore_index=True)
    
    # 写入完整数据到目标文件，覆盖原有文件
    final_data.to_csv('example1.csv', index=False, header=True)

mokacsv(r"example2.csv")

• 场景2：仅需空出前29行，不需要保留原有内容，第30行开始写新数据

import pandas as pd

def mokacsv(file_name):
    source_df = pd.read_csv(file_name)
    new_data = source_df[['Net Sales']]
    
    # 先写入29行空内容占位
    with open('example1.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n' * 29)
    
    # 追加模式写入新数据，mode='a'表示追加不会覆盖原有内容
    new_data.to_csv('example1.csv', mode='a', index=False, header=True)

mokacsv(r"example2.csv")

你原代码中sum_of_netsales = (column_netsales)没有执行求和逻辑，如果你的需求是计算净销售额总和后再写入，可以将new_data的赋值逻辑替换为：

sum_value = source_df['Net Sales'].sum()
new_data = pd.DataFrame({'Net Sales 总和': [sum_value]})

另外你原代码末尾的print(mokacsv(...))不会输出内容，因为函数没有return返回值，直接调用函数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mirkyly