pandas df 将两表合并不管索引下标

你可以使用`pandas`中的`merge`函数将两个表合并在一起，不考虑索引下标。例如，假设你有两个数据框`df1`和`df2`，它们具有相同的列名，你可以使用以下代码将它们合并在一起：

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer')

其中`how`参数指定了合并方式，`outer`表示使用外连接合并两个表。合并后的结果将包含两个表中所有的行和列，不管它们的索引下标是否相同。如果两个表中存在相同的列名，`merge`函数会自动将它们作为合并的键。如果两个表没有相同的列名，你可以使用`on`参数指定合并键的列名。

相关问题

如何在Python的Pandas DataFrame中输入并引用表头（上标）和行索引（下标）？

在Python的Pandas DataFrame中，你可以通过以下步骤来输入表头（列名）和行索引：

1. **创建DataFrame**：
首先，你需要导入`pandas`库，然后使用`pd.DataFrame()`函数。这里是一个基础的例子，仅包含数据：

   import pandas as pd
   data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
           'Age': [25, 30, 35]}
   df = pd.DataFrame(data)

这里，`data`字典就是列名（上标）和对应的值，`df`就是DataFrame。

2. **设置表头（列名）**：
列名默认是字典键，如果需要自定义，可以使用`df.columns`属性：

   df.columns = ['Full Name', 'Age']

现在列名就变成了'Full Name'和'Age'。

3. **设置行索引（行标签）**：
如果想对特定列设为索引，可以指定`index_col`参数，如设置'Name'作为索引：

   df.set_index('Full Name', inplace=True)

`inplace=True`表示直接在原始数据框上修改，不返回新对象。

4. **查看结果**：
使用`head()`或`print(df)`命令检查生成的DataFrame，列名即为上标，行名即为下标。

pandas对excel位置索引单元格修改内容

在Pandas中，要向Excel文件的特定单元格写入数据，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，使用`pandas.read_excel()`加载数据到DataFrame[^1]:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. 使用DataFrame的索引来定位特定单元格。如果你想要写入第2行（下标从0开始计数）第3列的数据，你可以这样操作：

# 假设你已经有了计算好的值，比如新的数值是new_value
cell_position = (1, 2)  # 行索引，列索引
df.loc[cell_position] = new_value

这里，`df.loc` 是基于标签的索引，如果索引是数字，可以直接传递。

3. 最后，使用`to_excel()`方法将更新后的DataFrame写回Excel文件的同一位置:

df.to_excel('output.xlsx', index=False, startrow=cell_position[0], startcol=cell_position[1])

这将会覆盖原位置的值。`index=False`表示不保留索引，`startrow` 和 `startcol` 分别指定了新数据的起始行和列。