data_result.loc[k]作用

`data_result.loc[k]`是用于从`data_result`数据框中选取索引为`k`的行。具体而言，`loc`是`pandas`数据框（DataFrame）的一种选择和子集操作符。它可以通过行标签或布尔数组从数据框中选择行和列。在这里，`k`是一个索引值，可以是整数或标签名称，用于选取数据框中的特定行。

相关问题

解释：data_result.loc[k]=[c[i]]*2+table2.row_values(j)[1:]

这是一行Python代码，假设data_result是一个pandas DataFrame对象，table2是一个Excel表格的数据，k和i是整数，j是字符串。这行代码的作用是在data_result中添加一行数据，该行的第一个元素为c[i]，接下来两个元素为table2表格中第j行的第二个和第三个元素，其余元素为table2表格中第j行的后续元素。

具体来说，data_result.loc[k]表示在data_result中选取索引为k的行，[c[i]]*2表示由c[i]构成的列表重复两次，table2.row_values(j)表示选取表格table2中第j行的所有元素组成的列表。最后，[1:]表示从table2表格中第j行的第二个元素开始，将剩余元素添加到新行中。

解释： data_result.loc[k]=c[i][0:-1].split('(',1)+table2.row_values(j)[1:]

这是一行 Python 代码，它将一个字符串拆分为多个部分，并将它们保存在一个 Pandas DataFrame 中的一行中。

具体来说，代码中的 `c[i][0:-1].split('(',1)` 将字符串 `c[i]` 分成两部分，第一部分是从开头到倒数第一个字符（不包括最后一个字符），第二部分是从第一个括号开始到字符串结尾的子字符串。例如，如果 `c[i]` 是字符串 `'foo(123)'`，则此表达式将返回一个包含两个字符串的列表 `['foo', '123)']`。

接下来，代码中的 `table2.row_values(j)[1:]` 将读取一个名为 `table2` 的 Excel 表格的一行，并将该行中除第一个元素（即第一列）外的所有元素作为一个列表返回。

最后，`+` 运算符将这两个列表合并为一个，然后 `data_result.loc[k]` 将这个合并后的列表插入到名为 `data_result` 的 Pandas DataFrame 的第 `k` 行中。换句话说，这行代码将两个来源的数据合并到一个表格中的一行中。