header = header.fillna(method='ffill') 啥意思

`fillna()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于将数据框中的空值填充为指定的值或方法计算得到的值。在这里，`method='ffill'` 表示使用前向填充（forward fill）的方法，即用前一个非空值来填充当前的空值。

具体地，对于一个数据框 `header`，`header.fillna(method='ffill')` 的作用是将其中的空值填充为前一个非空值。例如，对于以下数据框：

     A    B    C
0  abc  NaN  NaN
1  NaN  def  NaN
2  NaN  NaN  ghi
3  jkl  NaN  NaN

执行 `header.fillna(method='ffill')` 后，得到的结果为：

     A    B    C
0  abc  NaN  NaN
1  abc  def  NaN
2  abc  def  ghi
3  jkl  def  ghi

可以看到，空值被前一个非空值所填充。这样做的好处是，可以将表格中的标题行进行合并，并将空值填充为前一个非空值，以便后续的处理。

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df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) df.fillna(method='ffill',inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel('xinshuju')这个代码怎么修改？

根据你的代码，我猜测你想将处理后的数据保存到名为 `xinshuju.xlsx` 的 Excel 文件中。但是你的代码中没有指定文件的后缀名，这可能会导致保存失败。另外，你需要指定保存的表单名称（sheet_name）。因此，你可以尝试以下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx', header=0, usecols=(2,))

# 用前一个非缺失值填充缺失值，删除重复行
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存数据到 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('xinshuju.xlsx')  # 指定文件名及后缀名
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)  # 指定表单名称并去除行索引
writer.save()

这个代码将读取 `C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx` 中的数据，用前一个非缺失值填充缺失值，删除重复行，然后将处理后的数据保存到 `xinshuju.xlsx` 中的 `Sheet1` 表单中，且不包含行索引。

修改代码错误：import pandas as pd # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: df = pd.read_excel(filename) header = df.iloc[:2] # 假设标题行在前三行 headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[2:]) # 去掉标题行后的数据 # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

在你的代码中，标题行的行数可能有误，需要确认一下标题行的行数。同时，在读取 Excel 文件时，最好指定表格的编码格式。修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
    '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]

# 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
    df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')
    header = df.iloc[:2]  # 假设标题行在前两行
    headers.append(header)
    dataframes.append(df.iloc[2:])  # 去掉标题行后的数据

# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)

# 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')

# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]

# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这样修改后应该就可以正常运行了。