pandas添加字符串给单元格时，如果将字符串追加到单元格中

，可以使用pandas的str.cat()函数。例如，假设有一个名为df的数据框，其中有一个名为column1的列，它包含了一些字符串，我们想要在其末尾添加一个新字符串"new string"：

df['column1'] = df['column1'].str.cat('new string')

这将在每个单元格的末尾添加"new string"字符串。注意，如果你想在每个单元格的开头添加字符串，可以使用str.cat()的参数"join"。例如：

df['column1'] = df['column1'].str.cat('new string', join='left')

这将在每个单元格的开头添加"new string"字符串。

相关问题

import openpyxl import jionlp as jio workbook = openpyxl.load_workbook('地址.xlsx') worksheet = workbook.active address_column = 'A' output_column = 'B' # 遍历所有行并提取地址信息，然后将结果输出到新的列 for row in range(2, worksheet.max_row + 1): address = worksheet[f'{address_column}{row}'].value if address is None: # 如果单元格为空，则跳过该行 continue # 使用 JioNLP 提取地址信息 result = jio.parse_location(address) # 将结果拼接成字符串形式，方便输出到 Excel 文件中 result_str = '' for key, value in result.items(): result_str += f'{key}:{value} ' # 将结果输出到新的列 worksheet[f'{output_column}{row}'] = result_str.strip() # 保存 Excel 文件 workbook.save('output_file.xlsx')怎么将result的数据分列到新表中

如果你想将 `result` 中的数据分列到新表中，可以考虑使用 `pandas` 库来进行操作，具体步骤如下：

1. 将 `result` 转换成 `pandas` 的 `DataFrame`，其中每个字典项都是一列：

   import pandas as pd
   
   result_df = pd.DataFrame(result)

2. 将 `result_df` 追加到原有的 Excel 文件中：

   with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
       result_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1', startrow=1, startcol=2)

上述代码中，`startrow` 和 `startcol` 参数分别指定了追加数据的起始行和起始列，这里假设你想将数据追加到第一张表格的第二列。

完整代码如下：

import openpyxl
import jionlp as jio
import pandas as pd

workbook = openpyxl.load_workbook('地址.xlsx')
worksheet = workbook.active
address_column = 'A'
output_column = 'B'

# 遍历所有行并提取地址信息，然后将结果输出到新的列
for row in range(2, worksheet.max_row + 1):
    address = worksheet[f'{address_column}{row}'].value
    if address is None:  # 如果单元格为空，则跳过该行
        continue
    # 使用 JioNLP 提取地址信息
    result = jio.parse_location(address)
    # 将结果拼接成字符串形式，方便输出到 Excel 文件中
    result_str = ''
    for key, value in result.items():
        result_str += f'{key}:{value} '
    # 将结果输出到新的列
    worksheet[f'{output_column}{row}'] = result_str.strip()

    # 将 result 的数据分列到新表中
    result_df = pd.DataFrame(result)
    with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
        result_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1', startrow=1, startcol=2)

# 保存 Excel 文件
workbook.save('output_file.xlsx')

df每个值都是字符串，给df每个值都增加换行符

如果你有一个DataFrame `df`，并且你想在每个单元格的值后面添加一个换行符（`\n`），你可以遍历DataFrame并使用`str.cat`方法或者直接使用字符串连接操作。这里是两种方法：

1. 使用`str.cat`:

import pandas as pd

# 假设df是一个简单的DataFrame
df_with_newline = df.applymap(lambda x: pd.Series([x, '\n']).astype('str').cat(sep=''))

# 结果df_with_newline中的每个值都会在其后加上换行符

2. 直接使用字符串连接操作（假设df只有一列`column_name`）：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str) + '\n'

或者如果所有列都要处理：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(str) + '\n'

# 这样所有列的值后面都有了换行符

这两个方法都将原来的值后面追加了一个换行符，注意`astype('str')`是为了确保所有数据都被转换为字符串类型以便于操作。