我已有df1，请给我导入excel，并且设置列宽和行高

如果您已经有一个名为`df1`的数据框（DataFrame），并且想要从Excel文件中加载数据并设置列宽和行高，您可以使用pandas库。下面是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 假设name_excel[0]是Excel文件路径
df_excel = pd.read_excel(name_excel[0])  # 读取Excel文件

# 合并数据到df1
df1 = pd.concat([df1, df_excel])

# 设置列宽
for column in df1.columns:
    df1[column].apply(lambda x: len(str(x)))  # 获取每个单元格的最大长度
    df1.style.set_column_width(column, max_length + 5)  # 设置列宽，这里假设max_length是最大长度加5个字符作为缓冲

# 设置行高，这里假设默认行高不够，需要统一调整
df1.iloc[:, :].set_height(40)  # 设置所有行的高度为40（单位通常是像素）

# 保存合并后的数据到Excel
df1.to_excel(name_excel[1], index=False)  # 请注意检查name_excel[1]是否正确

相关问题

假设excel表df1有内容，如何用pandas给df1添加内外边框

您好！感谢您对ChitGPT的使用！回答您的问题：您可以使用pandas的样式功能添加df1的内外边框。具体实现方法如下：

首先，引入必要的库：

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler

然后，创建一个样式对象，并定义内外边框的样式：

def add_border(s: Styler) -> Styler:
    s = s.set_table_styles([{'selector': '',
                             'props':[('border', '2px solid grey')]},
                            {'selector': 'thead',
                             'props': [('background-color', 'lightgrey'),
                                       ('border', '2px solid grey'),
                                       ('border-bottom', '2px solid black')]},
                            {'selector': 'th, td',
                             'props': [('border', '2px solid grey')]}])
    return s

接着，读取excel表df1的数据，并使用上面定义的样式对象给其添加内外边框：

df1 = pd.read_excel("filename.xlsx")
df1 = df1.style.apply(add_border)

最后，将带有边框样式的df1打印出来：

print(df1)

以上就是使用pandas给df1添加内外边框的方法。希望能对您有所帮助！

请给我两个一列的表和起来变成两列的代码

如果你想将两个只有一列的DataFrame或Series合并成一个新的DataFrame，可以使用`concat()`或者`join()`函数。这里以这两个函数为例说明：

假设我们有两个独立的数据：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6]})

**使用`concat()`函数横向合并（堆叠）：**

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)   # axis=1 表示水平方向合并
print(merged_df)

此时你会得到一个新的DataFrame，其中原来的两列分别位于新的DataFrame的两列。

**使用`join()`函数纵向合并（堆叠）：**
如果两个DataFrame有相同的索引（Index），则可以直接使用`join()`：

# 假设df1和df2的索引相同
df1.index = df2.index  # 如果索引不同，你需要先设置或调整它们
merged_df = df1.join(df2)
print(merged_df)

这会沿着共享的索引列连接数据，结果也是两列并排。