pandas 两个excel 合并 正则表达 -回复
问题：如何使用pandas模块合并两个Excel文件，并利用正则表达式提取中括号内的内容？
回答：
第一步：导入必要的库和模块
在开始合并和处理Excel文件之前，需要先导入pands模块和其他必要的库和模块。可以使用以下代码导入pandas和re（正则表达式）模块：
python
import pandas as pd
import re
第二步：读取Excel文件
接下来，使用pandas模块的read_excel()函数，将要合并的两个Excel文件读取为DataFrame
对象。假设第一个Excel文件名为"file1.xlsx"，第二个Excel文件名为"file2.xlsx"，可以使用以下代码读取这两个文件：
python
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
第三步：合并两个Excel文件
使用pandas模块的concat()函数，可以将两个DataFrame对象按照行或列的方式进行合并。假设要按照行的方式合并文件，可以使用以下代码将df1和df2合并到一起：
python
merged_df = pd.concat([df1, df2])
第四步：提取中括号内的内容
利用正则表达式提取中括号内的内容，可以使用re模块的findall()函数。假设中括号内的内容为主题，我们可以定义一个正则表达式模式，使用findall()函数在每个单元格中查匹配的内容，并将结果存储在一个列表中。以下是一个简单的示例代码：
python
pattern = r'\[(.*?)\]'
topics = []
for cell in merged_df['主题']:
    match = re.findall(pattern, str(cell))
    if match:
        topics.append(match[0])
    else:
        topics.append('N/A')
正则表达式获取括号内容在上述代码中，我们使用了正则表达式模式r'\[(.*?)\]'，该模式用于匹配中括号内的内容。通过遍历merged_df['主题']列中的每个单元格，使用re.findall()函数查匹配的内容，并将第一个匹配结果存储在topics列表中。
第五步：将提取的内容添加到DataFrame中
最后一步是将提取的内容添加到DataFrame中。可以使用pandas模块的assign()函数将topics列表添加为新的一列。以下是一个示例代码：
python
merged_df = merged_df.assign(主题=topics)
在上述代码中，我们使用assign()函数将topics列表添加为名为"主题"的新列。
最后，可以将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。可以使用pandas模块的to_excel()函数，将DataFrame保存为Excel文件。以下是一个示例代码：
python
_excel('merged_file.xlsx', index=False)
在上述代码中，我们将DataFrame保存为一个名为"merged_file.xlsx"的Excel文件，使用index=False参数来避免将索引保存到Excel文件中。
总结：
使用pandas模块和正则表达式，可以轻松合并两个Excel文件，并提取中括号内的内容。通过导入必要的库和模块，读取两个Excel文件，合并文件，并使用正则表达式匹配中括号内的内容。最后，将提取的内容添加到DataFrame中，并将合并后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。使用上述步骤，可以方便地处理和合并Excel文件，并提取所需的信息。

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