pd.concat合并800个字典，并输出为excel格式

要将800个字典合并并输出为Excel格式，你可以使用`pd.concat()`函数将字典转换为DataFrame，并使用`to_excel()`方法将DataFrame保存为Excel文件。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含800个字典的列表
dict_list = [...]  # 这里填入你的800个字典

# 将字典转换为DataFrame
df_list = [pd.DataFrame(d, index=[0]) for d in dict_list]

# 使用pd.concat()合并DataFrame
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 保存为Excel文件
merged_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

请将`dict_list`替换为包含800个字典的列表，并将`'output.xlsx'`替换为你想要保存的Excel文件的路径和名称。这样，你就可以将合并后的DataFrame保存为一个Excel文件了。

相关问题

利用pd.concat合并两个sheet，再利用pd.Series和pd.concat在表格最后一行添加数据

可以使用`pd.read_excel`读取Excel文件中的两个sheet，并使用`pd.concat`方法将它们合并为一个表格。然后，使用`pd.Series`创建一个新的Series对象，再次使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来，从而实现在表格的最后一行添加数据的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的两个sheet
df1 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个表格合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 创建要添加的数据
new_data = pd.Series({'A': 4, 'B': 7})

# 将新数据转换为DataFrame对象并与合并后的表格连接
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(new_data).T], ignore_index=True)

print(df)

其中，`pd.read_excel`方法用于读取Excel文件中的数据，`sheet_name`参数指定要读取的sheet名称。`pd.concat`方法用于将两个表格合并为一个，`ignore_index=True`表示忽略原始表格的索引，使用自动生成的新索引。`pd.DataFrame(new_data).T`将新数据转换为一个只有一行的DataFrame对象，并使用`pd.concat`方法将其与合并后的表格连接起来。

pd.concat合并两个表

可以使用 pd.concat() 函数来合并两个表。该函数的语法如下：

pd.concat([df1, df2], axis=0)

其中，df1 和 df2 是要合并的两个表，axis=0 表示按行合并，如果要按列合并，则将 axis 设为 1。