df = pd.concat(df.loc[:row_index-1],new_value.T,df.loc[row_index:])

你的代码中出现了语法错误。`pd.concat()`函数需要传入一个可迭代的对象，而你的代码中传入了三个参数，且中间用逗号分隔。另外，`loc`函数返回的是行或列的切片，不是一个DataFrame，需要加上`[]`来表示这是一个列表，可以用来进行拼接操作。如果你想在 DataFrame 中的特定位置插入一行数据，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 插入一行数据
row_index = 1  # 在第二行插入数据
new_value = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})
df = pd.concat([df.iloc[:row_index], new_value, df.iloc[row_index:]]).reset_index(drop=True)
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后通过 `pd.DataFrame` 函数创建了一个新的数据行。然后，我们使用 `pd.concat` 函数将新的数据行插入到原始 DataFrame 中，并使用 `reset_index` 函数重置了索引。最后打印出合并后的 DataFrame。

相关问题

简化代码：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)

import pandas as pd

# 读取Excel文件
workbook = pd.read_excel('存贷款数据.xlsx', sheet_name=None)

# 将每个Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name, sheet in workbook.items():
sheet.loc[3:, max(sheet.columns) + 1] = sheet_name

# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat(workbook.values())

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

pd.DataFrame使用方法

Pandas DataFrame是一种强大的二维表格型数据结构，它是Pandas库的核心组件之一，非常适合处理结构化数据。DataFrame提供了一系列丰富的方法和属性，让你可以方便地创建、操作、清洗和分析数据。以下是一些基本的DataFrame使用方法：

1. **创建DataFrame**:
- 从列表、字典或CSV文件初始化：`pd.DataFrame(data, index=None, columns=None)`
- 从其他数据结构转换：`pd.DataFrame.from_dict(data, orient='records')` 或 `pd.read_csv('file.csv')`

2. **查看数据**:
- `df.head()` 显示前几行
- `df.tail()` 显示后几行
- `df.info()` 提供关于数据集的信息，包括列名、非空值等

3. **修改数据**:
- `df.at[row_indexer, column_indexer] = value` 对特定位置的值进行赋值
- `df.loc[row_selector, col_selector] = value` 根据标签选择行和列进行赋值

4. **数据分析**:
- `df.describe()` 统计摘要，包括计数、平均值、标准差等
- `df.groupby(column)` 按照某一列分组进行聚合操作

5. **筛选数据**:
- `df[df[col] > condition]` 使用布尔索引来过滤满足条件的行
- `.loc[:, 'column_name']` 获取指定列

6. **合并与拼接**:
- `pd.concat([df1, df2], axis=0)` 或 `pd.merge(df1, df2, on='key')` 合并数据框
- `pd.DataFrame.pivot_table(df, values='value', index='index_col', columns='column_col')` 转换为透视表

7. **保存与读取**:
- `df.to_csv('output_file.csv')` 保存到CSV文件
- `pd.read_csv('input_file.csv')` 从CSV文件加载数据

这只是DataFrame功能的一个概述，实际使用中还有许多其他高级特性，如时间序列操作、缺失值处理、数据转换等。