def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

这是一段 Python 代码。该代码首先使用一个 for 循环来迭代 1 到 158 的数字，并对每个数字调用一个名为 `print_hi()` 的函数。然后，它创建了两个 pandas DataFrame 对象 `df` 和 `df1`，其中 `data` 是一个包含数据的列表。接下来，它使用 `pd.concat()` 方法将这两个 DataFrame 对象合并为一个，并将结果保存到名为 `result1-1.csv` 的 CSV 文件中。

值得注意的是，代码中的 `print_hi()` 函数没有给出，因此无法确定它的具体功能。另外，如果 `data` 列表是在调用 `print_hi()` 函数中填充的，那么合并后的 DataFrame 对象可能包含重复的行。

相关问题

for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j, in range(0,91): for k, in range(0,500): a = data.append(df.iloc[3+3*k:6+3*k, 7+j].values) print(a)怎么改

在这段代码中，第二个 `for` 循环的语法有问题，`for j, in range(0,91):` 应该改为 `for j in range(0,91):`。此外，`data` 在代码中没有定义，如果你想将 `a` 添加到 `data` 中，需要先定义一个空的 DataFrame，然后使用 `pd.concat()` 函数将 `a` 添加到 `data` 中。修改后的代码应该是这样的：

data = pd.DataFrame()  # 定义一个空的 DataFrame

for i, file_path in enumerate(file_paths):
    df = pd.read_excel(file_path)
    for j in range(0,91):
        for k in range(0,500):
            a = pd.DataFrame(df.iloc[3+3*k:6+3*k, 7+j].values)  # 将列表转换为 DataFrame
            data = pd.concat([data, a], axis=1)  # 将 a 添加到 data 中
            print(a)

这样就可以将每个 Excel 文件中指定位置的数据添加到一个 DataFrame 中了。