import pandas as pd

# 从Excel中读取数据，生成DataFrame数据

# 导入Excel路径和sheet name

df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName)

# 读取某些列，生成新的DataFrame

newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])

# 读取某些列，并根据某个列的值筛选行

newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])[(df.column1 == value1) & (df.column2 == value2)]

# 第一种直接赋值

df["newColumn"] = newValue

# 第二种用concat组合两个DataFrame

pd.concat([oldDf, newDf])

# 第一种，replace

df["column1"] = df["column1"].replace(oldValue, newValue)

# 第二种，map

df["column1"] = df["column1"].map({oldValue: newValue})

# 第三种，loc

# 将column2 中某些行（通过column1中的value1来过滤出来的）的值为value2

df.loc[df["column1"] == value1, "column2"] = value2

# fillna填充缺失值

df["column1"] = df["column1"].fillna(value1)