pandas设置行索引自然数

好的，可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件中的数据，并使用 Python 自带的求和函数来计算各位数字之和。 以下是代码示例： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件中的数据 df = pd.read_excel('超市.xlsx', usecols=['工号', '姓名', '时段', '交易额']) # 输入任意大的自然数 num = int(input('请输入一个自然数：')) # 计算各位数字之和 digits_sum = sum(map(int, str(num))) # 输出结果 print('各位数字之和为：', digits_sum) ``` 请确认已将 `超市.xlsx` 文件放置在当前 Python 脚本所在的文件夹中，并且 Excel 文件中的列名与代码中一致。

下面是一段读取CSV文件、预处理数据、构建LSTM模型、训练模型、预测并评估模型的示例代码： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['time', 'value']) # 将时间序列作为索引，并将数据转换为NumPy数组 df.set_index('time', inplace=True) data = df.values # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.9) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 对数据进行归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集数据 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 将数据集重塑为LSTM输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2) # 预测数据 train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform([Y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform([Y_test]) # 计算RMSE train_rmse = np.sqrt(np.mean(np.power((Y_train - train_predict), 2))) print('Training RMSE: %.2f' % train_rmse) test_rmse = np.sqrt(np.mean(np.power((Y_test - test_predict), 2))) print('Testing RMSE: %.2f' % test_rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图像 train_plot = np.empty_like(data) train_plot[:, :] = np.nan train_plot[look_back:len(train_predict)+look_back, :] = train_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data), label='True Value') plt.plot(train_plot, label='Train Predict') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图像 test_plot = np.empty_like(data) test_plot[:, :] = np.nan test_plot[len(train_predict)+(look_back*2):len(data), :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data), label='True Value') plt.plot(test_plot, label='Test Predict') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Testing Set') plt.legend() plt.show() ``` 这段代码假设您的数据文件名为"data.csv"，时间序列和充电量数据分别在第一列和第二列。您可以根据自己的数据文件进行调整。