上面的代码中column = df[column_name]是什么意思

在 Pandas 中，`df[column_name]` 是用于从 DataFrame 中选择特定列的语法。DataFrame 是 Pandas 中的一个数据结构，类似于表格，包含了多个列和行。

`df[column_name]` 会返回一个 Series 对象，其中包含了 DataFrame 中指定列的所有值。您可以通过遍历该 Series 对象来访问每个值。

在上面的代码中，`df[column_name]` 选择了名为 `column_name` 的列，并将其赋值给了变量 `column`。然后，通过遍历 `column` 可以逐个访问该列的每个值。

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相关问题

column_data = df[column_name]

`column_data = df[column_name]` 这行代码是用来获取 DataFrame `df` 中指定列 `column_name` 的数据。在 pandas 中，可以通过类似字典索引的方式来获取 DataFrame 的某一列。

这行代码的作用是将 `df[column_name]` 的结果赋值给变量 `column_data`。这样，`column_data` 就包含了 DataFrame 中指定列的数据，可以在后续的代码中使用这个变量进行处理或分析。

代码增加填充单元格后合并Sheet表：import openpyxl # 读取存贷款数据.xlsx workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx') # 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name in workbook.sheetnames: sheet = workbook[sheet_name] max_row = sheet.max_row max_column = sheet.max_column for row in range(3, max_row): for column in range(1, max_column + 1): if column == max_column: sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name else: sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value # 保存新的工作簿 workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

好的，以下是增加填充单元格后合并Sheet表的示例代码：

import pandas as pd
import openpyxl

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx')

# 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    max_row = sheet.max_row
    max_column = sheet.max_column
    
    for row in range(3, max_row):
        for column in range(1, max_column + 1):
            if column == max_column:
                sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name
            else:
                sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value

# 保存新的工作簿
workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

# 获取所有Sheet表名
file = pd.ExcelFile('存贷款数据（新）.xlsx')
sheet_names = file.sheet_names

# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat([file.parse(sheet) for sheet in sheet_names])

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在上面的示例中，我们增加了使用openpyxl库来填充单元格的代码。首先，我们使用load_workbook函数读取Excel文件，并遍历每个Sheet表。然后，我们使用max_row和max_column属性获取Sheet表的行数和列数，使用cell函数访问和修改单元格的值。注意，我们使用了worksheet.cell()函数而不是worksheet[row][column]来访问单元格，因为后者在openpyxl中已经被弃用。接下来，我们使用concat函数来合并所有Sheet表，并将合并后的数据保存到新的Excel文件中。请确保您已经安装了Pandas和openpyxl库，并且将存贷款数据.xlsx文件放在当前工作目录中。