python中，在dataframe追加一列数据，数据类型为列表，提供代码示例

假设你已经有了一个DataFrame对象`df`和一个列表`new_list`，需要将列表添加到DataFrame中作为一列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 待追加的列表
new_list = [7, 8, 9]

# 将列表添加到DataFrame中作为一列
df['C'] = new_list

# 显示结果
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

可以看到，新列'C'已经成功添加到DataFrame中了。

相关问题

用python实现，要读取xls文件，然后往sheet页"操作授权列表"追加拼接好的dataframe类型数据，并且不创建新的工作簿、表，也不要临时的工作簿、表，不创建可写入的副本，也不转换为xlsx，只在原有工作表的工作簿的第三行基础上追加，并且要保留原本格式

在Python中，可以使用pandas库配合openpyxl库来实现这个需求，因为openpyxl支持直接修改Excel工作簿。以下是一个示例步骤：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 假设你已经有了一个DataFrame df，它包含了你要追加的数据
df_to_append = pd.DataFrame(..., columns=['列1', '列2'])  # 把...替换为你实际的数据

# 加载现有的Excel文件，这里假设文件名为'file.xls'
wb = load_workbook('file.xls')

# 获取到"操作授权列表"这个存在的Sheet对象
sheet_name = "操作授权列表"
ws = wb[sheet_name]

# 确定起始行数，这里是第三行，所以从第四行开始追加
start_row = 4

# 使用pandas的to_excel函数将DataFrame转换成行数据，然后追加到对应位置
ws.append(df_to_append.values.tolist())

# 最后保存更改，但是注意openpyxl不会自动保存，需要手动调用save()
wb.save('file.xls')

**相关问题--:**
1. 如果原始工作簿不存在，这段代码会怎么处理？
2. 怎样检查"操作授权列表"是否存在，如果不存在如何添加？
3. 追加数据时如何确保格式的一致性，例如日期格式、单元格样式等？

spark怎么把两个有相同列dataframe合并

### 回答1：
您好，对于您的问题，可以使用spark中的join操作将两个有相同列的dataframe合并。具体来说，可以使用以下代码：

df1.join(df2, "相同列名")

其中，df1和df2是两个需要合并的dataframe，"相同列名"是这两个dataframe中相同的列名。这样就可以将两个dataframe按照相同列进行合并了。希望能对您有所帮助。

### 回答2：
Spark可以使用`union()`方法将两个具有相同列的DataFrame进行合并。`union()`方法用于将一个DataFrame追加到另一个DataFrame的末尾。

假设我们有两个DataFrame：df1和df2，它们具有相同的列名和数据类型。要将它们合并成一个DataFrame，可以使用以下代码：

merged_df = df1.union(df2)

这将返回一个新的DataFrame，其中包含df1和df2中的所有行。请注意，合并后的DataFrame将保留df1和df2的原始顺序。

如果要保留合并后DataFrame的原始索引，可以使用`withColumn("index", monotonically_increasing_id())`方法为每个DataFrame添加一个新的索引列，然后使用`orderBy("index")`方法对索引列进行排序，以确保行的顺序正确。

以下是完整的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data1 = [("A", 1), ("B", 2)]
data2 = [("C", 3), ("D", 4)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["col1", "col2"])

# 为每个DataFrame添加索引列
df1 = df1.withColumn("index", monotonically_increasing_id())
df2 = df2.withColumn("index", monotonically_increasing_id())

# 合并DataFrame并按索引排序
merged_df = df1.union(df2).orderBy("index")

# 显示合并后的DataFrame
merged_df.show()

输出结果为：

+----+----+-----+
|col1|col2|index|
+----+----+-----+
|   A|   1|    0|
|   B|   2|    1|
|   C|   3|    2|
|   D|   4|    3|
+----+----+-----+

### 回答3：
在Spark中，可以使用`unionAll`方法将两个有相同列的DataFrame合并起来。`unionAll`方法将两个DataFrame的行连接起来，要求两个DataFrame的列名和列的数据类型完全一致。

下面是一个示例：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Merge DataFrames")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

// 创建第一个DataFrame
val df1 = Seq(
  ("Alice", 25),
  ("Bob", 30)
).toDF("name", "age")

// 创建第二个DataFrame
val df2 = Seq(
  ("Charlie", 35),
  ("David", 40)
).toDF("name", "age")

// 合并两个DataFrame
val mergedDF = df1.unionAll(df2)

mergedDF.show()

上述代码创建了两个DataFrame `df1` 和 `df2`，分别包含了相同的列名和数据类型。然后使用`unionAll`方法将它们合并成一个新的DataFrame `mergedDF`。最后通过`show`方法查看合并后的结果。

输出结果如下：

+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Alice| 25|
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
|  David| 40|
+-------+---+

可以看到，合并后的DataFrame包含了原先两个DataFrame的所有行。