本文介紹基於Python語言，讀取Excel表格檔案資料，並基於其中某一列資料的值，將這一資料處於指定範圍的那一行加以複製，並將所得結果儲存為新的Excel表格檔案的方法。
首先，我們來明確一下本文的具體需求。現有一個Excel表格檔案，在本文中我們就以.csv格式的檔案為例；其中，如下圖所示，這一檔案中有一列（也就是inf_dif這一列）資料比較關鍵，我們希望對這一列資料加以處理——對於每一行，如果這一行的這一列資料的值在指定的範圍內，那麼就將這一行復制一下（相當於新生成一個和當前行一摸一樣資料的新行）。
知道了需求，我們就可以開始程式碼的書寫。其中，本文用到的具體程式碼如下所示。
# -*- coding: utf-8 -*-
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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，上述程式碼的具體介紹如下。
首先，我們需要匯入所需的庫；接下來，我們使用pd.read_csv()函式，讀取我們需要加以處理的檔案，並隨後將其中的資料儲存在名為df的DataFrame格式變數中。接下來，我們再建立一個空的DataFrame，名為result_df，用於儲存處理後的資料。
隨後，我們使用df.iterrows()遍歷原始資料的每一行，其中index表示行索引，row則是這一行具體的資料。接下來，獲取每一行中inf_dif列的值，儲存在變數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，將當前行資料複製10次；複製的具體方法是，使用result_df.append()函式，將複製的行新增到result_df中。
最後，還需要注意使用result_df.append()函式，將原始行資料新增到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()函式，將處理之後的結果資料儲存為一個新的Excel表格檔案檔案，並設定index=False，表示不儲存行索引。
執行上述程式碼，我們即可得到結果檔案。如下圖所示，可以看到結果檔案中，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。