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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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