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 使用pandas库，使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表，对于每一个sheet表，读取当前sheet表数据df，在最右侧列添加一列，表头值为“合并内容”，读取获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end（示列：B列，C列，D列的第一行为合并单元格，数值是表头“推送内容”,则col_begin为B列，col_end为D列），遍历数据df，在每一行的“合并内容”列下写入函数公式concat,为concat(col_begin+行号,col_end+行号),最后遍历完df数据更新函数数据，并保存excel文件

好的，我理解了你的问题。下面是相应的Python代码，你可以参考一下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
file = 'data/推送名单.xlsx'
excel_file = pd.ExcelFile(file_path)

# 遍历每个sheet表
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前sheet表数据
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=[0, 1])

    # 获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end
    merged_header = df.columns[df.columns.get_level_values(1) == '推送内容']
    col_begin = merged_header[0][0]
    col_end = merged_header[-1][-1]

    # 在最右侧列添加一列“合并内容”
    df[('合并内容', '')] = ''

    # 遍历每一行，为“合并内容”列下写入函数公式concat
    for i, row in df.iterrows():
        row_num = i + 2  # 行号从第二行开始，因为第一行是表头
        concat_formula = f'=concatenate({col_begin}{row_num}, {col_end}{row_num})'
        df.at[i, ('合并内容', '')] = concat_formula

    # 保存更新后的数据到excel文件
    writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl')
    book = writer.book
    writer.sheets = {ws.title: ws for ws in book.worksheets}
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    writer.save()

代码中用到了pandas库中的ExcelFile、read_excel、iterrows和to_excel等函数，具体用法可参考[pandas官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/)。

python 使用pandas库，使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表，在每一个sheet表最右侧添加一列，第一行表头值为“合并内容”并保存excel文件，再一次读取当前sheet表数据，读取获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end（示列：B列，C列，D列的第一行为合并单元格，数值是表头“推送内容”,则col_begin为B列，col_end为D列），在“合并内容”列下写入函数公式concat,为concat(col_begin,col_end),最后更新数据，并保存excel文件

好的，我理解了你的问题。答案如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('data/推送名单.xlsx')

# 遍历循环读取所有sheet表
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    # 读取当前sheet表数据
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name, header=[0,1], engine='openpyxl')

    # 在每一个sheet表最右侧添加一列
    df[('合并内容', '')] = ''

    # 第一行表头值为“合并内容”
    df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(col[0], col[1] if col[1] != '合并内容' else '') for col in df.columns])

    # 获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end
    for col in df.columns.levels[0]:
        if '推送内容' in df[col].iloc[0].values:
            col_begin = col
            col_end = df.columns.levels[0][df.columns.levels[0].get_loc(col)+len(df[col].iloc[0])-1]
            break

    # 在“合并内容”列下写入函数公式concat,为concat(col_begin,col_end)
    df.loc[df.index[0], ('合并内容', '')] = f'=concat({col_begin}2:{col_end}2)'

    # 保存excel文件
    writer = pd.ExcelWriter('data/推送名单.xlsx', engine='openpyxl')
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    writer.save()

注：代码中用到了 pandas 的 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头。如果 excel 文件中存在多层表头，则需要设置 header 参数为一个列表，列表中的元素是一个元组，每个元组对应一层表头。例如，header=[0,1] 表示第一行和第二行都是表头。