使用pandas合并工作表、遍历特定列、向新列表中添加行

使用pandas合并工作表： Pandas是一个强大的数据处理库，可以用于合并工作表。合并工作表可以通过concat()函数、merge()函数或join()函数来实现。

1. 使用concat()函数合并工作表：
   • 概念：concat()函数用于将多个工作表按照指定的轴进行连接。
   • 分类：合并工作表的方式有两种，分别是纵向合并和横向合并。
   • 优势：concat()函数可以方便地将多个工作表合并为一个，保留原始数据的完整性。
   • 应用场景：适用于需要将多个工作表的数据进行整合的情况。
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• 使用merge()函数合并工作表：
  • 概念：merge()函数用于根据指定的列将多个工作表进行合并。
  • 分类：合并工作表的方式有多种，包括内连接、外连接、左连接和右连接等。
  • 优势：merge()函数可以根据指定的列将多个工作表进行关联，方便进行数据分析和处理。
  • 应用场景：适用于需要根据指定的列将多个工作表进行关联的情况。
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• 使用join()函数合并工作表：
  • 概念：join()函数用于根据指定的列将多个工作表进行合并。
  • 分类：合并工作表的方式有多种，包括内连接、外连接、左连接和右连接等。
  • 优势：join()函数可以根据指定的列将多个工作表进行关联，方便进行数据分析和处理。
  • 应用场景：适用于需要根据指定的列将多个工作表进行关联的情况。
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遍历特定列： 遍历特定列可以使用pandas库中的iterrows()函数或itertuples()函数。

1. 使用iterrows()函数遍历特定列：
   • 概念：iterrows()函数用于遍历DataFrame中的每一行，并返回每一行的索引和数据。
   • 分类：遍历特定列的方式有多种，可以通过指定列名或列索引来遍历。
   • 优势：iterrows()函数可以方便地遍历DataFrame中的每一行，并对特定列进行操作。
   • 应用场景：适用于需要对DataFrame中的特定列进行遍历和操作的情况。
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• 使用itertuples()函数遍历特定列：
  • 概念：itertuples()函数用于遍历DataFrame中的每一行，并返回每一行的数据作为命名元组。
  • 分类：遍历特定列的方式有多种，可以通过指定列名或列索引来遍历。
  • 优势：itertuples()函数可以高效地遍历DataFrame中的每一行，并对特定列进行操作。
  • 应用场景：适用于需要对DataFrame中的特定列进行遍历和操作的情况。
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向新列表中添加行： 向新列表中添加行可以使用pandas库中的append()函数或concat()函数。

1. 使用append()函数向新列表中添加行：
   • 概念：append()函数用于将一行数据添加到DataFrame的末尾，并返回新的DataFrame。
   • 分类：添加行的方式有多种，可以通过字典、列表或Series等形式添加。
   • 优势：append()函数可以方便地向DataFrame中添加新的行数据。
   • 应用场景：适用于需要向DataFrame中添加新的行数据的情况。
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• 使用concat()函数向新列表中添加行：
  • 概念：concat()函数用于将多个DataFrame按照指定的轴进行连接，并返回新的DataFrame。
  • 分类：添加行的方式有多种，可以通过纵向合并或横向合并的方式添加。
  • 优势：concat()函数可以方便地将多个DataFrame按照指定的方式进行连接。
  • 应用场景：适用于需要将多个DataFrame按照指定的方式进行连接的情况。
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