python代码把“申请表”中的数据向已有数据的“汇总表”中的空行追加,不覆盖原表数据

可以使用 Python 的 pandas 库来实现这个需求。下面是一个示例代码，假设申请表和汇总表都是以 Excel 文件的形式存储。

首先，我们需要使用 pandas 库读取这两个文件：

import pandas as pd

# 读取申请表和汇总表
df_apply = pd.read_excel('申请表.xlsx')
df_summary = pd.read_excel('汇总表.xlsx')

接着，我们可以使用 pandas 的 concat 函数将申请表中的数据加入到汇总表中：

# 将申请表中的数据添加到汇总表中
df_new = pd.concat([df_summary, df_apply], ignore_index=True)

在上述代码中，我们将汇总表和申请表合并成一个新的 DataFrame 对象 df_new。由于两个表中的列名和顺序可能不一样，为了避免出现列对不齐的情况，我们使用 ignore_index 参数将两个表中的行全部按顺序排列。

最后，我们可以使用 pandas 的 to_excel 函数将新的汇总表保存到文件中：

# 将新的汇总表保存到文件中
df_new.to_excel('汇总表.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用了 index=False 参数来避免生成一个额外的索引列。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取申请表和汇总表
df_apply = pd.read_excel('申请表.xlsx')
df_summary = pd.read_excel('汇总表.xlsx')

# 将申请表中的数据添加到汇总表中
df_new = pd.concat([df_summary, df_apply], ignore_index=True)

# 将新的汇总表保存到文件中
df_new.to_excel('汇总表.xlsx', index=False)

注意，上述代码中的 Excel 文件需要和 Python 脚本在同一个目录下，或者使用正确的路径来读取和保存文件。