本文介紹基於Python語言，讀取Excel表格文件數據，並基於其中某一列數據的值，將這一數據處於指定範圍的那一行加以複製，並將所得結果保存為新的Excel表格文件的方法~ ...
本文介紹基於Python語言，讀取Excel表格文件數據，並基於其中某一列數據的值，將這一數據處於指定範圍的那一行加以複製，並將所得結果保存為新的Excel表格文件的方法。
首先，我們來明確一下本文的具體需求。現有一個Excel表格文件，在本文中我們就以.csv格式的文件為例；其中，如下圖所示，這一文件中有一列（也就是inf_dif這一列）數據比較關鍵，我們希望對這一列數據加以處理——對於每一行，如果這一行的這一列數據的值在指定的範圍內，那麼就將這一行複製一下（相當於新生成一個和當前行一摸一樣數據的新行）。
知道了需求，我們就可以開始代碼的書寫。其中，本文用到的具體代碼如下所示。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 6 22:04:48 2023
@author: fkxxgis
"""
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"E:\Train_Model.csv")
result_df = pd.DataFrame()
for index, row in df.iterrows():
value = row["inf_dif"]
if value <= -0.1 or value >= 0.1:
for i in range(10):
result_df = result_df.append(row, ignore_index=True)
result_df = result_df.append(row, ignore_index=True)
result_df.to_csv(r"E:\Train_Model_Oversampling_NIR_10.csv", index=False)
其中，上述代碼的具體介紹如下。
首先，我們需要導入所需的庫；接下來，我們使用pd.read_csv()函數，讀取我們需要加以處理的文件，並隨後將其中的數據存儲在名為df的DataFrame格式變數中。接下來，我們再創建一個空的DataFrame，名為result_df，用於存儲處理後的數據。
隨後，我們使用df.iterrows()遍歷原始數據的每一行，其中index表示行索引，row則是這一行具體的數據。接下來，獲取每一行中inf_dif列的值，存儲在變數value中。
此時，我們即可基於我們的實際需求，對變數value的數值加以判斷；在我這裡，如果value的值小於等於-0.1或大於等於0.1，則就開始對這一行加以複製；因為我這裡需要複製的次數比較多，因此就使用range(10)迴圈，將當前行數據複製10次；複製的具體方法是，使用result_df.append()函數，將複製的行添加到result_df中。
最後，還需要註意使用result_df.append()函數，將原始行數據添加到result_df中（這樣相當於對於我們需要的行，其自身再加上我們剛剛複製的那10次，一共有11行了）。
在最後一個步驟，我們使用result_df.to_csv()函數，將處理之後的結果數據保存為一個新的Excel表格文件文件，並設置index=False，表示不保存行索引。
運行上述代碼，我們即可得到結果文件。如下圖所示，可以看到結果文件中，符合我們要求的行，已經複製了10次，也就是一共出現了11次。
至此，大功告成。
