假设excel有“序号、门店编码、 门店名称、实际包装总体积(M3) 、总箱数、集货区标识、地区”列，行数不定，如何用pandas在“门店名称”列的最后一行用concat添加明天日期

### 回答1：
你好！非常感谢你使用ChitGPT进行对话。针对你的问题，以下是可以实现的代码：

import pandas as pd
from datetime import date, timedelta

# 读取excel文件，假设文件名为"example.xlsx"
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 获取明天日期
tomorrow = date.today() + timedelta(days=1)

# 构造新行
new_row = {"门店编码": "",
           "门店名称": "",
           "实际包装总体积(M3)": "",
           "总箱数": "",
           "集货区标识": "",
           "地区": "",
           "日期": tomorrow}

# 将新行添加到数据框的最后一行
df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_row], columns=df.columns)])

# 将数据框写入excel文件中，假设新的文件名为"example_with_date.xlsx"
df.to_excel("example_with_date.xlsx", index=False)

这段代码实现了以下功能：

1. 读取名为"example.xlsx"的excel文件，将数据存储到数据框df中。
2. 获取明天日期。
3. 构造一个新的字典new_row，用于表示将要添加到数据框的新行，其中日期为明天的日期。
4. 将新行new_row与数据框df进行拼接，得到一个新的数据框，并将其存储到变量df中。
5. 将新的数据框写入名为"example_with_date.xlsx"的excel文件中。

希望对你有所帮助。如果你有任何其他问题，请随时问我。

### 回答2：
要使用pandas在"门店名称"列的最后一行添加明天日期，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。

import pandas as pd

2. 读取Excel文件：使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，并将数据存储在DataFrame中。

df = pd.read_excel('file.xlsx')

3. 获取"门店名称"列的最后一行索引：使用`df.shape[0]`获取DataFrame的行数，并减去1得到最后一行的索引。

last_row_index = df.shape[0] - 1

4. 添加明天日期：使用pandas的`to_datetime`函数获取明天日期，并将其添加到"门店名称"列的最后一行。

tomorrow = pd.to_datetime('today') + pd.DateOffset(days=1)
df.at[last_row_index, '门店名称'] = df.at[last_row_index, '门店名称'] + ' ' + tomorrow.strftime('%Y-%m-%d')

5. 保存文件：使用pandas的`to_excel`函数将修改后的DataFrame保存到Excel文件中。

df.to_excel('file_modified.xlsx', index=False)

以上就是使用pandas在"门店名称"列的最后一行添加明天日期的步骤。

### 回答3：
要使用pandas在“门店名称”列的最后一行用concat添加明天日期，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库并读取Excel文件：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('filename.xlsx')

2. 获取“门店名称”列：
store_names = data['门店名称']

3. 获取“门店名称”列的最后一行索引：
last_row_index = store_names.last_valid_index()

4. 获取明天的日期：
import datetime
tomorrow = datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=1)

5. 创建包含明天日期的Series对象：
tomorrow_series = pd.Series([tomorrow])

6. 使用concat函数将明天日期添加到最后一行：
store_names = pd.concat([store_names, tomorrow_series], ignore_index=True)

7. 将修改后的数据写入Excel文件：
data['门店名称'] = store_names
data.to_excel('filename.xlsx', index=False)

这样，就可以使用pandas在“门店名称”列的最后一行使用concat添加明天日期。需要注意的是，其中的'filename.xlsx'需要替换为实际的文件名。