append

Append 方法将对象追加到集合中。如果集合是 Fields，可以先创建新的 Field 对象然后再将其追加到集合中。语法collection.Append objectfields.Append Name, Type, DefinedSize, Attrib参数collection 集合对象。fields Fields 集合。object 对象变量，代表所要追加对象。Name 字符串，新 Field 对象的名称，不得与 fields 中的任何其他对象同名。 Type DataTypeEnum 类型，其默认值为 adEmpty。新字段的数据类型。 DefinedSize 可选，长整型，指示新字段的定义大小（以字符或字节为单位）。该参数的默认值源于 Type （默认的 Type 为 adEmpty，默认的 DefinedSize 未指定）。Attrib 可选，FieldAttributeEnum，其默认值是 adFldDefault。指定新字段的属性。如果该值未指定，字段将包含源于 Type 的属性。参数在集合上使用 Append 方法可将对象添加到该集合，此方法仅在 Command 对象的 Parameters 集合上有效。在将 Parameter 对象追加到 Parameters 集合中之前必须设置其 Type 属性。如果选定了变长数据类型，则必须将 Size 属性设置为大于零的值。通过对参数作出说明，可以最大程度地减少对提供者的调用，进而在使用存储过程或参数化查询时提高性能，但必须了解与所要调用的存储过程或参数化查询相关联的参数属性。使用 CreateParameter 方法可创建具有适当属性设置的 Parameter 对象，而使用 Append 方法则可将它们添加到 Parameters 集合。这样可以不必调用参数信息的提供者而设置和返回参数值。如果写到不提供参数信息的提供者，则必须使用该方法手工填写 Parameters 集合以便能够完全使用参数。字段如果在调用 fields.Append 方法前您没有设置 CursorLocation 属性，当使用 Open 方法打开 Recordset 时，CursorLocation 将被自动设置为 adUseClient。对打开的 Recordset 或已设置 ActiveConnection 属性的 Recordset，调用其 fields.Append 方法将引发运行时错误。只能将字段追加到没有打开并且尚未连接到数据源的 Recordset。一般地，通过 CreateRecordset 方法或通过将新 Recordset 对象显式赋给对象变量所创建的都是新 Recordset 对象。

append函数Python作用：append函数可以将对象添加到原有列表的末尾，使列表长度增加1。Extension:append函数在Python中也可以用来添加HTML标签换行，通过使用“”来添加换行符，即可实现换行效果。

1、look after 意思是“照顾，保管”。是动词与介词组成的词组，后可跟名词/ 代词/ 反身代词。如：1). We should look after ourselves .2). He has to look after his sister at home.2、happen 意思是“发生”，是不及物动词，后不能直接跟宾语，如果要跟宾语要加相应的介词，不能用于被动语态。如：What happened to you yesterday ?

不知道你在哪个语言环境里编写的，这里以vba为例子先定义一个变量并赋值，如下:dim i as datei=#10-01-2008#然后使用下面的语句将变量i赋给“＠inpudate”comm.Parameters("@inputdate").value=i应该就可以搞定了

插一下

创建2个DataFrame： 示例： 默认值：axis=0 axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集 axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集 axis=0： axis=1： 备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项： 默认值：join=‘outer" 非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。 axis=0时join="inner"，columns取交集： axis=1时join="inner"，index取交集： 默认值：join_axes=None，取并集 合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称 axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的： axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的： 同时设置join和join_axes的，以join_axes为准： 默认值：ignore_index=False 合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。 axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引： axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引： 默认值：keys=None 可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。 axis=0时设置keys： axis=1时设置keys： 也可以传字典取代keys： 默认值：levels=None 明确行/列名称取值范围： 默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数 但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True 非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。 axis=0时sort=False，columns不作排序： axis=1时sort=False，index不作排序： 竖方向合并df，没有axis属性 不会就地修改，而是会创建副本 示例： 和concat相同，append也支持append多个DataFrame 示例： 对df1和df2进行merge： 可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。 本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。 如果没有共同列会报错： 新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行： 可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来： 默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=["k1", "k2"] how取值范围："inner", "outer", "left", "right" 默认值：how="inner" ‘inner"：共同列的值必须完全相等： ‘outer"：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN： ‘left"：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN： ‘right"：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN： 默认值：indicator=False，不显示合并方式 设置True表示显示合并方式，即left / right / both： Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently join multiple DataFrame objects by index at once by passing a list. Parameters otherDataFrame, Series, or list of DataFrame Index should be similar to one of the columns in this one. If a Series is passed, its name attribute must be set, and that will be used as the column name in the resulting joined DataFrame. onstr, list of str, or array-like, optional Column or index level name(s) in the caller to join on the index in other, otherwise joins index-on-index. If multiple values given, the other DataFrame must have a MultiIndex. Can pass an array as the join key if it is not already contained in the calling DataFrame. Like an Excel VLOOKUP operation. how{‘left", ‘right", ‘outer", ‘inner"}, default ‘left" How to handle the operation of the two objects.