使用pandas 合并air_data_01.csv与air_data_02.xlsx两个数据

在Python中，我们可以使用Pandas库来合并CSV文件和Excel文件。Pandas提供了一个叫做`merge()`或`concat()`的方法来进行数据的合并操作。这里是一个基本步骤：

1. 首先，确保你已经安装了所需的库，包括pandas和openpyxl（如果air_data_02.xlsx是Excel文件）。可以使用`pip install pandas openpyxl`命令来安装。

2. 导入必要的模块：

import pandas as pd

3. 加载csv文件：

data_01 = pd.read_csv('air_data_01.csv')

4. 加载excel文件。因为Excel文件默认会被读取为DataFrame对象，所以直接加载即可：

if data_02.xlsx.endswith('.xlsx'):
    data_02 = pd.read_excel('air_data_02.xlsx')
else:
    # 如果是其他格式的Excel文件（如.xlsm），可能需要额外指定engine='openpyxl'
    data_02 = pd.read_excel('air_data_02.xlsx', engine='openpyxl')

5. 确定合并的关键列（通常是一些共同标识行的列名），然后合并它们。例如，如果我们有一个名为'id'的列：

merged_data = pd.merge(data_01, data_02, on='id', how='outer') # 或者 inner, left, right

这里的`how`参数可以选择合并方式，有`inner`, `left`, `right`, 和 `outer`四种。

6. 最后，检查合并后的数据：

print(merged_data.head())