python中用pandas.concat将新数据合并到原数据从第七行开始的最后一列中去

您可以使用 `pandas.concat` 函数将新数据合并到原数据的第七行开始的最后一列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 原数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 新数据
new_data = pd.DataFrame({'Column_Name': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 将新数据合并到原数据的第七行开始的最后一列
merged_data = pd.concat([data.iloc[:6], new_data], axis=1)

# 保存合并后的数据
merged_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)

这里假设原数据的前六行是您要保留的数据，而第七行开始的最后一列是您要添加新数据的位置。请确保将文件名 `'data.csv'` 替换为您实际的原数据文件名，并将合并后的数据保存为您想要的文件名，如 `'merged_data.csv'`。

相关问题

python中将新数据加到原数据从第七行开始的最后一列中去

您可以使用以下代码将新数据添加到原数据的第七行开始的最后一列：

import pandas as pd

# 原数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 新数据
new_data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 将新数据添加到原数据的第七行开始的最后一列
data.iloc[6:, -1] = new_data

# 保存修改后的数据
data.to_csv('modified_data.csv', index=False)

请确保将文件名 `'data.csv'` 替换为您实际的原数据文件名，并将修改后的数据保存为您想要的文件名，如 `'modified_data.csv'`。

使用loc获取了一行的数据，但是之后使用pandas.concat

如果你已经使用`pandas`的`loc`方法获取了一行数据，并且想将这一行数据与另一个`DataFrame`进行合并，可以使用`pandas.concat`方法。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 使用loc方法获取第一行数据
row = df1.loc[0]

# 将第一行数据与另一个DataFrame进行合并
result = pd.concat([df2, row.to_frame().T], axis=0, ignore_index=True)
print(result)

输出结果：

      D     E     F    A    B    C
0    10    13    16  NaN  NaN  NaN
1    11    14    17  NaN  NaN  NaN
2    12    15    18  NaN  NaN  NaN
3  1.00  4.00  7.00 1.00 4.00 7.00

在`pd.concat`方法中，`axis=0`表示按行进行合并，`ignore_index=True`表示忽略原有的索引。`row.to_frame().T`将获取的一行数据转换为DataFrame格式，并将其转置，以便与另一个DataFrame进行合并。