用python语言写一个信息管理系统，要求使用到pandas库、读取本地excel或者csv表格、新增数据、删除数据、修改数据、查询数据、导出数据、数据的拼接、连接等

在Python中编写一个简单的信息管理系统，我们可以利用pandas库来处理数据。以下是创建这样一个系统的步骤：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

接下来，你可以按照以下结构设计你的系统：

1. **导入库**:

   import pandas as pd

2. **读取数据**:
从Excel或CSV文件读取数据：

   def read_data(file_path, file_type):
       if file_type == 'xlsx':
           df = pd.read_excel(file_path)
       elif file_type == 'csv':
           df = pd.read_csv(file_path)
       return df

   data = read_data('data.xlsx', 'xlsx')  # 替换为你实际的文件路径和类型

3. **操作数据**:
- **新增数据**:

     def add_data(df, new_row):
         df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # 新增一行数据
         return df

   - **删除数据**:

def delete_data(df, condition): # 删除满足特定条件的行
df = df[~condition]
return df

   
   - **修改数据**:

def update_data(df, condition, column, value):
df.loc[condition, column] = value # 更新符合条件的某一列值
return df

   
   - **查询数据**:

def search_data(df, query_column, query_value):
filtered_df = df[df[query_column] == query_value]
return filtered_df

4. **导出数据**:

def save_data(df, export_path, file_type):
if file_type == 'xlsx':
df.to_excel(export_path, index=False)
elif file_type == 'csv':
df.to_csv(export_path, index=False)

save_data(data, 'output.csv', 'csv')

5. **数据拼接和连接**:
   - **拼接** (沿着某轴):

combined_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 拼接沿行，忽略索引

   - **连接** (通常指SQL的JOIN操作，这里可以用`merge`函数):

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column') # 按照'key_column'字段合并

以上是一个基础框架，具体实现可能需要根据实际需求和数据格式进行调整。