import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

这个错误是缩进错误（IndentationError），意味着您的代码缩进不正确。在Python中，缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。

在您提供的代码中，错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进，但不能混合使用。

以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)

请确保代码的每一行都有正确的缩进，并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题，请检查其他部分的缩进。

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import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

应该是一个保存数据到 CSV 文件的函数。这个函数的输入是一个数据列表，它生成一个带有新数据的 DataFrame，然后将这个 DataFrame 合并到原始数据 DataFrame 上，并将合并后的 DataFrame 存储到 CSV 文件中。具体的代码实现如下：

import pandas as pd

def save_csv(data):
     df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv"))  # 读取原始数据
     df1 = pd.DataFrame(data, index=[0])         # 生成新的数据 DataFrame
     df2 = pd.concat([df, df1])                  # 合并两个 DataFrame
     df2.to_csv("data.csv")                      # 存储到 CSV 文件中

在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先创建一个。当然，如果这个函数在使用的过程中出现了错误，比如说 "data.csv" 文件无法被正确读取或者数据无法被正确写入到 CSV 文件中，那么你需要添加相应的错误处理机制。