在Pandas中将一行追加到现有的CSV文件中会得到NaN值

的原因是因为追加操作会将新的行添加到CSV文件的末尾，而新行的列数可能与原文件的列数不一致。当列数不一致时，Pandas会自动在新行的缺失位置填充NaN值。

为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

确保要追加的新行的列数与原文件的列数一致。可以通过创建一个包含相同列名的DataFrame来实现，然后将新行添加到该DataFrame中。
使用Pandas的to_csv方法将新的DataFrame写入到一个临时文件中。
使用Pandas的read_csv方法读取原文件和临时文件的内容，并使用concat函数将它们合并为一个新的DataFrame。
使用Pandas的to_csv方法将合并后的DataFrame写入到原文件中，覆盖原有内容。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 原文件路径
original_file = 'original.csv'
# 新行数据
new_row = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2', 'Column3': 'Value3'}

# 读取原文件内容
df_original = pd.read_csv(original_file)

# 创建包含新行的DataFrame
df_new = pd.DataFrame([new_row])

# 将新行写入临时文件
temp_file = 'temp.csv'
df_new.to_csv(temp_file, index=False, header=False)

# 读取临时文件内容
df_temp = pd.read_csv(temp_file, header=None)

# 合并原文件和临时文件内容
df_merged = pd.concat([df_original, df_temp])

# 将合并后的内容写入原文件
df_merged.to_csv(original_file, index=False, header=False)

# 删除临时文件
import os
os.remove(temp_file)

这样，新行将被正确地追加到原文件中，而不会产生NaN值。请注意，这只是一种解决方法，具体的实现方式可能因实际情况而有所不同。

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