data＝pd.DataFrames

`pd.DataFrame` 是 pandas 库中的一个重要数据结构，它是二维表格型的数据结构，类似于电子表格或 SQL 数据库表。DataFrame 可以存储多种类型的列，并且每一列可以有不同的数据类型，如数值、字符串、日期等。它提供了丰富的功能，用于数据清洗、处理、分析和转换。

DataFrame 的基本创建语法通常是通过提供一些数据（如列表、字典、序列或者其他 DataFrame），或者从外部文件（如 CSV、Excel 或数据库）导入数据生成的。它的主要属性包括 `index`（索引）、`columns`（列名）和 `values`（实际数据数组）。DataFrame 支持各种操作，比如选择特定行或列、过滤数据、计算统计量、合并和分组等。

# 示例
import pandas as pd

# 创建简单的 DataFrame
data = {
   'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
   'Age': [20, 21, 19, 20],
   'City': ['New York', 'London', 'Berlin', 'New York']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看 DataFrame 的前几行
print(df.head())

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修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import openpyxl

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    df = []
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        df.append(row)
    df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
    header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
    headers.append(header)
    dataframes.append(df.iloc[1:])

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')

# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]

# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
result.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

修改后的代码与原来的代码不同之处在于，我们使用 `pd.ExcelWriter` 函数来创建一个 Excel 文件写入器，并将拼接后的结果写入到这个文件中。在写入数据之前，我们需要先调用 `writer.book` 属性来获取文件对象，然后再使用 `writer.sheets` 属性来获取工作表对象。最后，调用 `writer.save()` 函数来保存文件。

以下代码改为openpyxl：import pandas as pd # 指定要拼接的表格文件名列表，使用 UTF-8 编码 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8') header = df.iloc[:0] # 假设标题行在前三行 headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 去掉标题行后的数据 # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

以下是使用 openpyxl 库的代码：

import openpyxl

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
    ws = wb.worksheets[0]
    df = []
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        df.append(row)
    df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
    header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
    headers.append(header)
    dataframes.append(df.iloc[1:])

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')

# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]

# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们使用 `openpyxl` 库的 `load_workbook` 函数来读取 Excel 文件，并使用 `iter_rows` 函数逐行读取数据。读取完数据后，我们将其转换为 Pandas 数据框，并将标题行单独读取出来。最后，使用 `concat` 函数将多个数据框拼接在一起，并使用 `fillna` 函数填充空值，最后将结果保存到新的 Excel 文件中。