使用 python pandas 从 csv 中获取数据，如果在一列中找到值，则替换整行

我有一个向用户提出三点要求的小脚本，我们称它们为A、B和C.我需要将这些数据保存到CSV文件中，如下所示:

,A,B,C
0,a,b,c
1,d,e,f
2,g,h,i

如果A的值已经在CSV上，我需要在与A相同的行上更新值B和C. 如果A的值不在CSV上，我需要在CSV的末尾追加.

因此，如果A的值为d，B的值为x，C的值为y，则CSV应更新为:

,A,B,C
0,a,b,c
1,d,x,y
2,g,h,i

如果A的值是j，B是x，C是y，则CSV应更新为:

,A,B,C
0,a,b,c
1,d,e,f
2,g,h,i
3,j,x,y

到目前为止，这就是我想出的办法，但我想我不知道如何让它变得更好:

def save_data(a, b, c):
    data = {'A': a, 'B': b, 'C': c}
    try:
        df = pd.read_csv('my_data.csv')
        saved_data = df.to_dict(orient='list')
        if a in saved_data['A']:
            position = saved_data['A'].index(a)
            saved_data['B'][position] = b
            saved_data['C'][position] = c
        else:
            first_key = next(iter(saved_data))
            saved_data.pop(first_key)
            for k, v in data.items():
                saved_data[k].append(v)
        df = df.from_dict(saved_data)
        df.to_csv('my_data.csv')

    except FileNotFoundError:
        df = pd.DataFrame([v for _, v in data.items()], columns=['A', 'B', 'C'])
        df.to_csv('my_data.csv')

我try 寻找更优化的解决方案来替换DataFrame上的整行，但找不到我需要做的事情.我想知道我是不是做得太过分了，或者有没有更有效的方法来解决这个问题.

谢谢你的帮助!