pandas插入新的行数不同的列

在使用pandas插入新的行时遇到列数不同的情况，需要先创建一个数据框架，然后使用pd.concat()函数将数据框架与需要插入的数据进行合并。参考以下示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})  # 创建数据框架

new_rows = pd.DataFrame({'A': [4], 'B': [7, 8]})  # 需要插入的新数据

df = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True)  # 合并数据框架和新数据

print(df)

在上面的代码中，首先创建了一个包含2列的数据框架。接着，创建了一个新的数据框架，其中列数不同于原数据框架。最后，使用pd.concat()函数将原数据框架和新数据合并，并使用ignore_index参数使合并后的数据框架自动重新索引。最终输出结果如下：

   A    B
0  1    4
1  2    5
2  3    6
3  4    7
4  NaN  8

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pandas 匹配表格 插入某一列表格数据

可以使用pandas库来匹配表格并插入某一列表格数据，具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取需要匹配的两个表格

df1 = pd.read_excel('表格1.xlsx', usecols=['列名1', '列名2', ...])
df2 = pd.read_excel('表格2.xlsx', usecols=['列名3', '列名4', ...])

3. 确定匹配的标准，并将两个表格按照标准进行匹配

matched_df = pd.merge(df1, df2, on='标准列名', how='inner')

其中，`on`参数表示匹配的标准列名，`how`参数表示匹配的方式，`inner`表示内连接，即只保留在两个表格中都存在的数据。

4. 将需要插入的数据存为一个Series或DataFrame格式

new_data = pd.Series([data1, data2, data3, ...], name='新列名')

5. 将新数据插入到匹配后的表格中

matched_df.insert(loc=idx, column='新列名', value=new_data)

其中，`loc`参数表示插入的位置，`idx`表示插入的列索引位置，`column`参数表示插入的列名，`value`参数表示插入的数据。

6. 将匹配后的数据保存为新的Excel文件

matched_df.to_excel('新表格.xlsx', index=False)

需要注意的是，插入的数据必须与匹配后的表格行数相同。如果插入的数据是DataFrame格式，列名必须与匹配后的表格中的列名相同。

pandas判断某一列数值是否为A栋，如果是，则在b列插入c列的数据

好的，您可以使用以下代码判断某一列数值是否为A栋，并在b列插入c列的数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Building': ['A栋', 'B栋', 'A栋', 'C栋', 'B栋'], 'Data': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断并插入数据
df.loc[df['Building'] == 'A栋', 'b'] = df['c']

# 打印结果
print(df)

注意，此处假设c列已经存在，并且与原表格具有相同数量的行。如果c列不存在，或者与原表格行数不一致，需要重新处理数据。