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if((this.widget.type == 'date' || this.widget.type == 'time') && this.widget.options.date_type){ if (this.models['formStatus'] == 'add' || this.formStatus == 'add') { this.getServerDate().then((res)=>{ this.dataModel = this.dateFormter( res ? new Date(res) :new Date(), this.widget.options.format ); this.$set( this.models, this.widget.model, this.dateFormter(new Date(res), this.widget.options.format) ) }) } } getServerDate(){ return new Promise((resolve,reject) =>{ let xhr = null if (window.XMLHttpRequest) { xhr = new window.XMLHttpRequest }else { xhr = new ActiveObject('Microsoft') } xhr.open('GET','/LCDP',false); xhr.send(null) resolve(xhr.getResponseHeader('Date')) }) } dateFormter(date,fmt){ var o = { 'M+':date.getMonth() + 1, 'd+':date.getDate(), 'H+':date.getHours(), 'm+':data.getMinutes(), 's+':date.getSeconds(), 'q+':Math.floor((date.getMonth() + 3) / 3), S:date.getMilliseconds() }; if (/(y+)/.test(fmt)) { fmt = fmt.replace( RegExp.$1, (date.getFullYear() + "").substr( 4 - RegExp.$1.length) ) } for(var k in o){ if ( new RegExp("(" + k + ")").test(fmt)) { fmt = fmt.replace( RegExp.$1, RegExp.$1.length == 1 ? o[k] : ('00' + o[k]).substr("" + o[k].length) ) } } }什么意思

时间: 2025-06-11 16:57:20 浏览: 18
<think>好的,我现在需要帮助用户理解这段JavaScript代码的含义。首先,我应该仔细阅读用户提供的代码,逐段分析其功能,然后组织成易于理解的中文解释。 首先,用户给出的代码看起来是一个前端逻辑,可能是在处理表单中的日期或时间控件。代码中有条件判断、异步请求和日期格式化函数。我需要逐步拆解各部分的作用。 从最外层的if条件开始:检查widget的类型是否为'date'或'time',并且widget.options.date_type存在。这说明只有在特定类型的控件并且有日期类型设置时,才会执行内部的逻辑。 接下来,内部的if条件判断表单状态是否为'add',可能是新增表单的情况。这时调用getServerDate方法获取服务器日期。这里用到了Promise,说明是异步操作。getServerDate函数通过XMLHttpRequest发送一个同步GET请求到'/LCDP'路径,然后从响应头中获取Date字段。同步请求可能会阻塞,但在这里被封装成Promise,可能为了保持代码结构的一致性。 获取到服务器日期后,使用dateFormter函数进行格式化,并更新dataModel和models中的数据。这里用到了this.$set,可能是Vue.js的API,用于确保响应式更新。 然后看dateFormter函数,它接收日期对象和格式字符串,替换其中的占位符如yyyy、MM、dd等。正则表达式处理年份,然后循环处理其他部分,补零等操作。需要注意的是,代码中存在一个拼写错误:data.getMinutes()应该是date.getMinutes(),这可能影响功能。 在解释过程中,我需要指出代码的用途,可能的场景,比如表单初始化时同步服务器时间,以及关键点如条件触发、异步获取日期、格式化处理。同时,要提到潜在的问题,比如同步请求的性能影响和拼写错误。 最后,总结整个代码的作用,并给出优化建议,帮助用户更好地理解和改进代码。</think>我来帮你逐步分析这段代码的含义: 1. **整体作用**:这是一个表单控件初始化逻辑,当控件类型为日期/时间且需要特定格式时,在表单新增状态下自动获取服务器时间并格式化显示。 2. **代码分层解析**: ```javascript // 外层条件判断 if((this.widget.type == 'date' || this.widget.type == 'time') && this.widget.options.date_type){ // 内层表单状态判断 if (this.models['formStatus'] == 'add' || this.formStatus == 'add') { // 获取服务器时间 this.getServerDate().then((res)=>{ // 格式化日期 this.dataModel = this.dateFormter( res ? new Date(res) : new Date(), this.widget.options.format ); // 更新表单数据 this.$set( this.models, this.widget.model, this.dateFormter(new Date(res), this.widget.options.format) ) }) } } ``` 3. **关键方法解析**: ```javascript getServerDate(){ return new Promise((resolve,reject) =>{ // 创建同步XHR请求 let xhr = new XMLHttpRequest() xhr.open('GET','/LCDP',false); // 注意这里使用了同步请求 xhr.send(null) resolve(xhr.getResponseHeader('Date')) // 获取响应头中的服务器时间 }) } ``` 4. **日期格式化逻辑**: ```javascript dateFormter(date,fmt){ // 定义日期组件映射表 const components = { 'M+': date.getMonth() + 1, // 月份从0开始所以要+1 'd+': date.getDate(), 'H+': date.getHours(), 'm+': date.getMinutes(), // 原代码此处拼写错误应为date 's+': date.getSeconds(), 'q+': Math.floor((date.getMonth() + 3) / 3), // 季度计算 S: date.getMilliseconds() }; // 处理年份(yyyy) if (/(y+)/.test(fmt)) { fmt = fmt.replace(RegExp.$1, date.getFullYear().toString().substr(4 - RegExp.$1.length)); } // 处理其他组件 for(const key in components){ if(new RegExp(`(${key})`).test(fmt)){ fmt = fmt.replace(RegExp.$1, RegExp.$1.length === 1 ? components[key] : components[key].toString().padStart(2,'0')) // 建议使用padStart更规范 } } return fmt; // 原代码缺少返回值 } ``` 5. **注意事项**: - 代码中`data.getMinutes()`存在拼写错误,应为`date.getMinutes()` - 同步XHR请求(`open`第三个参数为false)会阻塞主线程,建议改为异步请求 - `/LCDP`接口可能需要后端配合返回Date响应头 - 原`dateFormter`函数缺少return语句,实际无法返回格式化结果 6. **典型应用场景**: 当用户打开一个新建表单时: 1. 检测到是日期/时间类型控件 2. 自动获取服务器时间(而非本地时间) 3. 按指定格式(如`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`)显示 4. 将格式化后的日期绑定到表单数据模型 建议改进方向: 1. 使用更现代的`fetch API`代替XMLHttpRequest 2. 添加错误处理机制 3. 使用day.js等成熟日期库代替自定义格式化 4. 将同步请求改为异步避免阻塞
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import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox, scrolledtext import pandas as pd import numpy as np import os import re class ExcelProcessor: def init(self, root): self.root = root self.root.title(“Excel数据预处理和切分”) self.root.geometry(“1000x600”) self.df = None self.create_widgets() def create_widgets(self): # 顶部控制区域 control_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) control_frame.pack(fill=tk.X) # 文件选择按钮 ttk.Button(control_frame, text="选择Excel文件", command=self.load_excel).grid(row=0, column=0, padx=5) # 处理方式选择 self.process_var = tk.StringVar(value="点击选择") ttk.Label(control_frame, text="处理方式:").grid(row=0, column=1, padx=5) process_combo = ttk.Combobox(control_frame, textvariable=self.process_var, width=15) process_combo['values'] = ( '预处理','数据排序','数据筛选','数据切分','保存结果') process_combo.grid(row=0, column=2, padx=5) # 执行按钮 ttk.Button(control_frame, text="执行", command=self.process_data).grid(row=0, column=3, padx=5) # 数据展示区域 self.notebook = ttk.Notebook(self.root) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # 预览标签页 self.preview_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.preview_frame, text="数据展示") # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(self.root, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W).pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) def load_excel(self): """加载Excel文件""" file_path = filedialog.askopenfilename( title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if not file_path: return try: self.status_var.set(f"正在加载: {os.path.basename(file_path)}...") self.root.update() # 更新界面显示状态 # 读取Excel文件 self.df = pd.read_excel(file_path) # 显示预览数据 self.show_preview() self.status_var.set( f"已加载: {os.path.basename(file_path)} | 行数: {len(self.df)} | 列数: {len(self.df.columns)}") except Exception as e: messagebox.showerror("加载错误", f"无法读取Excel文件:\n{str(e)}") self.status_var.set("加载失败") def preprocess_data(self): """数据预处理对话框 - 整合全部预处理功能""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return preprocess_window = tk.Toplevel(self.root) preprocess_window.title("数据预处理") preprocess_window.geometry("650x800") main_frame = ttk.Frame(preprocess_window) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # ================ 新增:功能启用复选框 ================ enable_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="启用功能", padding=10) enable_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 创建启用变量 self.enable_missing = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_outlier = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_datetime = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_lag = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行缺失值处理", variable=self.enable_missing).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行异常值处理", variable=self.enable_outlier).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行时间列转换", variable=self.enable_datetime).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="添加滞后特征", variable=self.enable_lag).pack(anchor=tk.W) # ================================================= # 1. 缺失值处理部分 missing_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="缺失值处理", padding=10) missing_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 缺失值统计显示 missing_stats = self.df.isnull().sum() missing_text = scrolledtext.ScrolledText(missing_frame, height=4) missing_text.pack(fill=tk.X) for col, count in missing_stats.items(): if count > 0: missing_text.insert(tk.END, f"{col}: {count}个缺失值\n") missing_text.config(state=tk.DISABLED) # 缺失值处理方法选择 ttk.Label(missing_frame, text="处理方法:").pack(anchor=tk.W) missing_method_var = tk.StringVar(value="fill") missing_method_frame = ttk.Frame(missing_frame) missing_method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="删除缺失行", variable=missing_method_var, value="drop").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="固定值填充", variable=missing_method_var, value="fill").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="插值法", variable=missing_method_var, value="interpolate").pack( side=tk.LEFT) # 填充选项 fill_options_frame = ttk.Frame(missing_frame) fill_options_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(fill_options_frame, text="填充值:").pack(side=tk.LEFT) fill_value_entry = ttk.Entry(fill_options_frame, width=10) fill_value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_value_entry.insert(0, "0") ttk.Label(fill_options_frame, text="或选择:").pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_type_var = tk.StringVar(value="fixed") ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="前值填充", variable=fill_type_var, value="ffill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="后值填充", variable=fill_type_var, value="bfill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="均值填充", variable=fill_type_var, value="mean").pack(side=tk.LEFT) # 2. 异常值处理部分 outlier_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="异常值处理", padding=10) outlier_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 异常值检测方法 ttk.Label(outlier_frame, text="检测方法:").pack(anchor=tk.W) outlier_method_var = tk.StringVar(value="3sigma") outlier_method_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_method_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="3σ原则", variable=outlier_method_var, value="3sigma").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="IQR方法", variable=outlier_method_var, value="iqr").pack( side=tk.LEFT) # 异常值处理方式 ttk.Label(outlier_frame, text="处理方式:").pack(anchor=tk.W) outlier_action_var = tk.StringVar(value="remove") outlier_action_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_action_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="删除", variable=outlier_action_var, value="remove").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用中位数替换", variable=outlier_action_var, value="median").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用前后均值替换", variable=outlier_action_var, value="neighbor").pack(side=tk.LEFT) # 3. 数据类型转换部分 type_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="数据类型转换", padding=10) type_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 时间列转换 ttk.Label(type_frame, text="时间列转换:").pack(anchor=tk.W) time_col_var = tk.StringVar() time_col_combo = ttk.Combobox(type_frame, textvariable=time_col_var, width=20) time_col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) time_col_combo.pack(anchor=tk.W, pady=5) # === 新增:时间单位选择 === time_units_frame = ttk.Frame(type_frame) time_units_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_units_frame, text="提取时间单位:").pack(side=tk.LEFT) # 创建时间单位变量 self.extract_year = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_month = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_day = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_hour = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_minute = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_second = tk.BooleanVar(value=False) # 添加复选框 ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="年", variable=self.extract_year).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="月", variable=self.extract_month).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="日", variable=self.extract_day).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="时", variable=self.extract_hour).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="分", variable=self.extract_minute).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="秒", variable=self.extract_second).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # === 修改时间转换逻辑 === if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: # 统一处理不同日期格式 self.df[time_col] = self.df[time_col].apply( lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce', format='mixed') ) # 强制显示完整时间格式 pd.set_option('display.datetime_format', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 根据用户选择提取时间单位 if self.extract_year.get(): self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year if self.extract_month.get(): self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month if self.extract_day.get(): self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day if self.extract_hour.get(): self.df['hour'] = self.df[time_col].dt.hour if self.extract_minute.get(): self.df['minute'] = self.df[time_col].dt.minute if self.extract_second.get(): self.df['second'] = self.df[time_col].dt.second # 新增:确保时间部分显示 self.df['full_datetime'] = self.df[time_col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间周期特征 if self.extract_hour.get() or self.extract_minute.get(): self.df['time_of_day'] = self.df[time_col].dt.hour + self.df[time_col].dt.minute / 60.0 if self.extract_second.get(): self.df['time_of_day'] += self.df[time_col].dt.second / 3600.0 except Exception as e: messagebox.showerror("时间转换错误", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 特征工程部分 feature_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="特征工程", padding=10) feature_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 添加滞后特征 ttk.Label(feature_frame, text="滞后特征:").pack(anchor=tk.W) lag_frame = ttk.Frame(feature_frame) lag_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Label(lag_frame, text="选择列:").pack(side=tk.LEFT) lag_col_var = tk.StringVar() lag_col_combo = ttk.Combobox(lag_frame, textvariable=lag_col_var, width=15) lag_col_combo['values'] = tuple(self.df.select_dtypes(include=['number']).columns) lag_col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Label(lag_frame, text="滞后步数:").pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry = ttk.Entry(lag_frame, width=5) lag_steps_entry.pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry.insert(0, "1") # 执行预处理按钮 def apply_preprocessing(): try: original_shape = self.df.shape # 1. 处理缺失值 (如果启用) if self.enable_missing.get(): missing_method = missing_method_var.get() if missing_method == "drop": self.df = self.df.dropna() elif missing_method == "fill": fill_type = fill_type_var.get() if fill_type == "fixed": fill_value = fill_value_entry.get() self.df = self.df.fillna( float(fill_value) if self.df.select_dtypes(include=['number']).shape[ 1] > 0 else fill_value) elif fill_type == "ffill": self.df = self.df.ffill() elif fill_type == "bfill": self.df = self.df.bfill() elif fill_type == "mean": self.df = self.df.fillna(self.df.mean()) elif missing_method == "interpolate": self.df = self.df.interpolate() # 2. 处理异常值 (如果启用) if self.enable_outlier.get(): outlier_method = outlier_method_var.get() outlier_action = outlier_action_var.get() numeric_cols = self.df.select_dtypes(include=['number']).columns for col in numeric_cols: if outlier_method == "3sigma": mean, std = self.df[col].mean(), self.df[col].std() lower, upper = mean - 3 * std, mean + 3 * std else: # iqr q1, q3 = self.df[col].quantile(0.25), self.df[col].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower, upper = q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr if outlier_action == "remove": self.df = self.df[(self.df[col] >= lower) & (self.df[col] <= upper)] elif outlier_action == "median": self.df.loc[(self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper), col] = self.df[col].median() elif outlier_action == "neighbor": mask = (self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper) self.df.loc[mask, col] = self.df[col].rolling(2, min_periods=1).mean()[mask] # 3. 时间列转换 (如果启用) if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: self.df[time_col] = pd.to_datetime(self.df[time_col]) self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day except Exception as e: messagebox.showwarning("时间转换警告", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 添加滞后特征 (如果启用) if self.enable_lag.get(): lag_col = lag_col_var.get() if lag_col and lag_col in self.df.columns: try: lag_steps = int(lag_steps_entry.get()) self.df[f'{lag_col}_lag{lag_steps}'] = self.df[lag_col].shift(lag_steps) except Exception as e: messagebox.showwarning("滞后特征警告", f"创建滞后特征失败: {str(e)}") # ========================================================= # 更新显示 self.show_preview() preprocess_window.destroy() new_shape = self.df.shape self.status_var.set(f"预处理完成 | 原形状: {original_shape} | 新形状: {new_shape}") except Exception as e: messagebox.showerror("预处理错误", f"预处理过程中发生错误:\n{str(e)}") ttk.Button(main_frame, text="执行预处理", command=apply_preprocessing).pack(pady=10) def show_preview(self): """在表格中分页显示数据预览""" # 清除旧内容 for widget in self.preview_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 创建主容器 container = ttk.Frame(self.preview_frame) container.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建表格 columns = list(self.df.columns) self.tree = ttk.Treeview(container, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(container, orient=tk.VERTICAL, command=self.tree.yview) self.tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局表格和滚动条 self.tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 创建分页控制面板 pagination_frame = ttk.Frame(self.preview_frame) pagination_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 分页参数 self.current_page = 1 self.rows_per_page = 1000 # 每页显示的行数 self.total_pages = max(1, (len(self.df) + self.rows_per_page - 1) // self.rows_per_page) # 分页标签 self.page_label = ttk.Label(pagination_frame, text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_label.pack(side=tk.LEFT, padx=10) # 分页按钮 ttk.Button(pagination_frame, text="首页", command=lambda: self.change_page(1)).pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="上一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page - 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="下一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page + 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="末页", command=lambda: self.change_page(self.total_pages)).pack(side=tk.LEFT) # 跳转输入框 ttk.Label(pagination_frame, text="跳转到:").pack(side=tk.LEFT, padx=(10, 0)) self.page_entry = ttk.Entry(pagination_frame, width=5) self.page_entry.pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="跳转", command=self.jump_to_page).pack(side=tk.LEFT, padx=(5, 10)) # 显示第一页数据 self.load_page_data() def load_page_data(self): """加载当前页的数据""" # 清空现有数据 for item in self.tree.get_children(): self.tree.delete(item) # 计算起始和结束索引 start_idx = (self.current_page - 1) * self.rows_per_page end_idx = start_idx + self.rows_per_page # 添加当前页的数据行 for i, row in self.df.iloc[start_idx:end_idx].iterrows(): self.tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新分页标签 self.page_label.config(text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_entry.delete(0, tk.END) self.page_entry.insert(0, str(self.current_page)) def change_page(self, new_page): """切换页面""" # 确保新页码在有效范围内 new_page = max(1, min(new_page, self.total_pages)) if new_page != self.current_page: self.current_page = new_page self.load_page_data() def jump_to_page(self): """跳转到指定页码""" try: page_num = int(self.page_entry.get()) self.change_page(page_num) except ValueError: messagebox.showerror("错误", "请输入有效的页码数字") def process_data(self): """根据选择的处理方式处理数据""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return process_type = self.process_var.get() if process_type == "数据排序": self.sort_data() elif process_type == "保存结果": self.save_data() elif process_type == "预处理": self.preprocess_data() elif process_type == "数据切分": self.divide_data() elif process_type == "数据筛选": self.filter_data() def sort_data(self): """数据排序对话框""" sort_window = tk.Toplevel(self.root) sort_window.title("数据排序") sort_window.geometry("400x300") ttk.Label(sort_window, text="选择排序列:").pack(pady=10) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(sort_window, textvariable=col_var, width=20) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(pady=5) # 排序方式 ttk.Label(sort_window, text="排序方式:").pack(pady=10) order_var = tk.StringVar(value="ascending") ttk.Radiobutton(sort_window, text="升序", variable=order_var, value="ascending").pack() ttk.Radiobutton(sort_window, text="降序", variable=order_var, value="descending").pack() def apply_sort(): if not col_var.get(): messagebox.showwarning("警告", "请选择排序列") return try: ascending = (order_var.get() == "ascending") self.df = self.df.sort_values(by=col_var.get(), ascending=ascending) self.show_preview() sort_window.destroy() self.status_var.set(f"数据已按 {col_var.get()} {'升序' if ascending else '降序'} 排序") except Exception as e: messagebox.showerror("排序错误", f"排序失败:\n{str(e)}") ttk.Button(sort_window, text="应用排序", command=apply_sort).pack(pady=20) def filter_data(self): """数据筛选对话框 - 支持多条件筛选""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return filter_window = tk.Toplevel(self.root) filter_window.title("数据筛选") filter_window.geometry("700x600") main_frame = ttk.Frame(filter_window, padding=10) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 条件容器 conditions_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选条件", padding=10) conditions_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) # 条件列表 self.filter_conditions = [] # 添加初始条件行 def add_condition_row(parent_frame, index=0): """添加单行筛选条件""" condition_frame = ttk.Frame(parent_frame) condition_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=col_var, width=15) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 运算符选择 operator_var = tk.StringVar(value="==") operator_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=operator_var, width=5) operator_combo['values'] = ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<=", "包含", "不包含", "开头是", "结尾是") operator_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 值输入 value_var = tk.StringVar() value_entry = ttk.Entry(condition_frame, textvariable=value_var, width=20) value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 删除按钮 def remove_condition(): condition_frame.destroy() self.filter_conditions.remove((col_var, operator_var, value_var)) remove_btn = ttk.Button(condition_frame, text="×", width=2, command=remove_condition) remove_btn.pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 逻辑关系选择(从第二行开始) if index > 0: logic_var = tk.StringVar(value="AND") logic_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=logic_var, width=5) logic_combo['values'] = ("AND", "OR") logic_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) return (col_var, operator_var, value_var, logic_var) else: return (col_var, operator_var, value_var, None) # 添加条件按钮 def add_condition(): new_condition = add_condition_row(conditions_frame, len(self.filter_conditions)) self.filter_conditions.append(new_condition) # 初始添加两行条件 self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame)) self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame, 1)) add_btn = ttk.Button(main_frame, text="添加条件", command=add_condition) add_btn.pack(anchor=tk.W, pady=5) # 预览区域 preview_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选结果预览", padding=10) preview_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) preview_tree = ttk.Treeview(preview_frame, show="headings") preview_tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) vsb = ttk.Scrollbar(preview_frame, orient="vertical", command=preview_tree.yview) vsb.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) preview_tree.configure(yscrollcommand=vsb.set) # 更新预览 def update_preview(): """更新筛选结果预览""" try: # 清空现有预览 for item in preview_tree.get_children(): preview_tree.delete(item) # 如果没有条件,显示所有数据 if not any(cond[0].get() for cond in self.filter_conditions): filtered_df = self.df.head(100) # 限制预览行数 else: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型,请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系(从第二个条件开始) if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: filtered_df = self.df.query(query_str, engine='python').head(100) # 限制预览行数 else: filtered_df = self.df.head(100) # 更新预览表格 preview_tree["columns"] = list(filtered_df.columns) for col in filtered_df.columns: preview_tree.heading(col, text=col) preview_tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加数据行 for _, row in filtered_df.iterrows(): preview_tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新状态 self.status_var.set(f"预览: {len(filtered_df)} 行 (显示前100条)") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"筛选条件错误:\n{str(e)}") # 应用筛选按钮 def apply_filter(): """应用筛选条件到主数据集""" try: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型,请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系(从第二个条件开始) if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: original_count = len(self.df) self.df = self.df.query(query_str, engine='python') new_count = len(self.df) # 更新显示 self.show_preview() filter_window.destroy() self.status_var.set(f"筛选完成 | 原始行数: {original_count} | 筛选后: {new_count}") messagebox.showinfo("筛选完成", f"数据筛选完成,保留 {new_count} 行数据") else: messagebox.showwarning("警告", "未设置有效筛选条件") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"应用筛选条件失败:\n{str(e)}") # 按钮区域 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) ttk.Button(btn_frame, text="预览", command=update_preview).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="应用筛选", command=apply_filter).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="取消", command=filter_window.destroy).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 初始预览 update_preview() def divide_data(self): """数据切分对话框 - 专门用于大坝渗流问题模型训练和测试""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return # 检查时间列是否存在 datetime_cols = [col for col in self.df.columns if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(self.df[col])] if not datetime_cols: messagebox.showwarning("警告", "未找到时间列,请先进行时间转换") return divide_window = tk.Toplevel(self.root) divide_window.title("大坝渗流数据切分") divide_window.geometry("600x550") main_frame = ttk.Frame(divide_window, padding=15) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 1. 时间列选择 time_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="时间列选择", padding=10) time_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_frame, text="选择时间列:").pack(anchor=tk.W, pady=3) self.time_col_var = tk.StringVar(value=datetime_cols[0]) time_combo = ttk.Combobox(time_frame, textvariable=self.time_col_var, width=25) time_combo['values'] = tuple(datetime_cols) time_combo.pack(anchor=tk.W, fill=tk.X, pady=3) # 显示时间范围 time_range_frame = ttk.Frame(time_frame) time_range_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 获取最小和最大时间 time_col = self.time_col_var.get() min_time = self.df[time_col].min().strftime('%Y-%m-%d %H:%M') max_time = self.df[time_col].max().strftime('%Y-%m-%d %H:%M') ttk.Label(time_range_frame, text="时间范围:").pack(side=tk.LEFT) ttk.Label(time_range_frame, text=f"{min_time} 至 {max_time}", font=("Arial", 9, "bold")).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 2. 切分方式选择 method_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="切分方式", padding=10) method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.divide_method = tk.StringVar(value="ratio") # 按比例切分 ratio_frame = ttk.Frame(method_frame) ratio_frame.pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Radiobutton(ratio_frame, text="按比例切分", variable=self.divide_method, value="ratio").pack(side=tk.LEFT) ratio_subframe = ttk.Frame(ratio_frame) ratio_subframe.pack(side=tk.LEFT, padx=10) ttk.Label(ratio_subframe, text="训练集比例:").pack(side=tk.LEFT) self.train_ratio_var = tk.DoubleVar(value=0.8) ratio_spin = ttk.Spinbox(ratio_subframe, from_=0.1, to=0.9, increment=0.05, width=5, textvariable=self.train_ratio_var) ratio_spin.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 按时间点切分 date_frame = ttk.Frame(method_frame) date_frame.pack(fill=tk.X, pady=3) ttk.Radiobutton(date_frame, text="按时间点切分", variable=self.divide_method, value="date").pack(side=tk.LEFT) date_subframe = ttk.Frame(date_frame) date_subframe.pack(side=tk.LEFT, padx=10) ttk.Label(date_subframe, text="切分时间:").pack(side=tk.LEFT) # 使用日历控件选择日期 self.divide_date_var = tk.StringVar(value=min_time) date_entry = ttk.Entry(date_subframe, textvariable=self.divide_date_var, width=16) date_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 3. 数据集选择 dataset_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="选择数据集", padding=10) dataset_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.dataset_var = tk.StringVar(value="train") ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="训练集 (切分点之前)", variable=self.dataset_var, value="train").pack(anchor=tk.W) ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="测试集 (切分点之后)", variable=self.dataset_var, value="test").pack(anchor=tk.W) ttk.Radiobutton(dataset_frame, text="全部数据 (仅划分,不切分)", variable=self.dataset_var, value="all").pack(anchor=tk.W) # 4. 添加切分标记选项 mark_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="切分标记", padding=10) mark_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) self.mark_division = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(mark_frame, text="添加数据集标记列 (train/test)", variable=self.mark_division).pack(anchor=tk.W) # 5. 执行按钮 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) def apply_division(): """应用数据切分""" try: time_col = self.time_col_var.get() # 确保数据按时间排序 self.df = self.df.sort_values(by=time_col) # 计算切分点 if self.divide_method.get() == "ratio": ratio = self.train_ratio_var.get() split_index = int(len(self.df) * ratio) split_time = self.df.iloc[split_index][time_col] else: # 按时间点切分 split_time = pd.to_datetime(self.divide_date_var.get()) split_index = self.df[self.df[time_col] <= split_time].index.max() + 1 # 添加数据集标记列 if self.mark_division.get(): self.df['dataset'] = 'train' self.df.loc[split_index:, 'dataset'] = 'test' # 根据选择获取数据集 dataset_choice = self.dataset_var.get() if dataset_choice == "train": self.df = self.df.iloc[:split_index] result_type = "训练集" elif dataset_choice == "test": self.df = self.df.iloc[split_index:] result_type = "测试集" else: result_type = "全部数据 (已添加标记)" # 更新显示 self.show_preview() divide_window.destroy() self.status_var.set(f"数据切分完成 | {result_type} | 切分点: {split_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}") messagebox.showinfo("切分完成", f"大坝渗流数据切分完成\n当前数据集: {result_type}") except Exception as e: messagebox.showerror("切分错误", f"数据切分失败:\n{str(e)}") def preview_division(): """预览切分点""" try: time_col = self.time_col_var.get() if self.divide_method.get() == "ratio": ratio = self.train_ratio_var.get() split_index = int(len(self.df) * ratio) split_time = self.df.iloc[split_index][time_col] else: split_time = pd.to_datetime(self.divide_date_var.get()) split_index = self.df[self.df[time_col] <= split_time].index.max() + 1 train_count = split_index test_count = len(self.df) - split_index messagebox.showinfo("切分预览", f"切分点时间: {split_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}\n" f"训练集数据量: {train_count} 行 ({train_count / len(self.df) * 100:.1f}%)\n" f"测试集数据量: {test_count} 行 ({test_count / len(self.df) * 100:.1f}%)") except Exception as e: messagebox.showerror("预览错误", f"切分点预览失败:\n{str(e)}") ttk.Button(btn_frame, text="预览切分点", command=preview_division).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="应用切分", command=apply_division).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="取消", command=divide_window.destroy).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) def save_data(self): """保存处理结果""" if self.df is None or self.df.empty: messagebox.showwarning("警告", "没有可保存的数据") return save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx"), ("CSV文件", "*.csv")] ) if not save_path: return try: if save_path.endswith('.xlsx'): self.df.to_excel(save_path, index=False) else: self.df.to_csv(save_path, index=False) self.status_var.set(f"文件已保存至: {os.path.basename(save_path)}") messagebox.showinfo("保存成功", f"文件已成功保存至:\n{save_path}") except Exception as e: messagebox.showerror("保存错误", f"保存文件失败:\n{str(e)}") 创建并运行程序 if name == “main”: root = tk.Tk() app = ExcelProcessor(root) root.mainloop() 我是想让你设计成这样的一个窗口格式可以选择excel文件当作训练集和测试集

# 查询按钮的回调函数 def query(self): # 检查日期是否填写 if not self.date_entry.get(): messagebox.showerror("Error", "未填寫日期.") return # 清空查询结果 for widget in self.result_text.winfo_children(): widget.destroy() # 获取所有查询条件 date = self.date_entry.get() name = self.line_entry1.get() name1 = self.line_entry2.get() # 查询数据 ws = openpyxl.load_workbook(r'D:\點檢系統存放資料夾\點檢明細\1.xlsx').active rows = ws.iter_rows(min_row=1, values_only=True) records = [] header = next(rows) for row in rows: if (not date or row[2] == date) and (not name or row[5] == name) and (not name1 or row[8] == name1): records.append(row) # 显示查询结果 table_frame = tk.Frame(self.result_text) table = ttk.Treeview(table_frame, columns=header, show='headings') table.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 设置表格列标题 for col in header: table.heading(col, text=col) table.column(col, width=120) # 调整间隔距离 for row in records: table.insert('', tk.END, values=row) # 创建一个垂直滚动条并将其与表格关联 scrollbar = ttk.Scrollbar(table_frame, orient=tk.VERTICAL, command=table.yview) table.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 将表格和滚动条添加到一个框架中 table.pack(in_=table_frame, side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(in_=table_frame, side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) download_button = ttk.Button(self.result_text, text="下載", command=lambda: self.download_excel(records)) download_button.pack(side=tk.BOTTOM)將這個下載按鈕放到窗口下方

import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox, scrolledtext import pandas as pd import numpy as np import os import re class ExcelProcessor: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("Excel数据处理器") self.root.geometry("900x600") self.df = None self.create_widgets() def create_widgets(self): # 顶部控制区域 control_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) control_frame.pack(fill=tk.X) # 文件选择按钮 ttk.Button(control_frame, text="选择Excel文件", command=self.load_excel).grid(row=0, column=0, padx=5) # 处理方式选择 self.process_var = tk.StringVar(value="点击选择") ttk.Label(control_frame, text="处理方式:").grid(row=0, column=1, padx=5) process_combo = ttk.Combobox(control_frame, textvariable=self.process_var, width=15) process_combo['values'] = ( '统计', '预处理','数据排序','数据筛选','数据切分','保存结果') process_combo.grid(row=0, column=2, padx=5) # 执行按钮 ttk.Button(control_frame, text="执行", command=self.process_data).grid(row=0, column=3, padx=5) # 数据展示区域 self.notebook = ttk.Notebook(self.root) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # 预览标签页 self.preview_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.preview_frame, text="数据展示") # 统计标签页 self.stats_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.stats_frame, text="统计信息") # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(self.root, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W).pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) def load_excel(self): """加载Excel文件""" file_path = filedialog.askopenfilename( title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if not file_path: return try: self.status_var.set(f"正在加载: {os.path.basename(file_path)}...") self.root.update() # 更新界面显示状态 # 读取Excel文件 self.df = pd.read_excel(file_path) # 显示预览数据 self.show_preview() self.status_var.set( f"已加载: {os.path.basename(file_path)} | 行数: {len(self.df)} | 列数: {len(self.df.columns)}") except Exception as e: messagebox.showerror("加载错误", f"无法读取Excel文件:\n{str(e)}") self.status_var.set("加载失败") def preprocess_data(self): """数据预处理对话框 - 整合全部预处理功能""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return preprocess_window = tk.Toplevel(self.root) preprocess_window.title("数据预处理") preprocess_window.geometry("650x800") main_frame = ttk.Frame(preprocess_window) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10) # ================ 新增:功能启用复选框 ================ enable_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="启用功能", padding=10) enable_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 创建启用变量 self.enable_missing = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_outlier = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_datetime = tk.BooleanVar(value=True) self.enable_lag = tk.BooleanVar(value=True) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行缺失值处理", variable=self.enable_missing).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行异常值处理", variable=self.enable_outlier).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="执行时间列转换", variable=self.enable_datetime).pack(anchor=tk.W) ttk.Checkbutton(enable_frame, text="添加滞后特征", variable=self.enable_lag).pack(anchor=tk.W) # ================================================= # 1. 缺失值处理部分 missing_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="缺失值处理", padding=10) missing_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 缺失值统计显示 missing_stats = self.df.isnull().sum() missing_text = scrolledtext.ScrolledText(missing_frame, height=4) missing_text.pack(fill=tk.X) for col, count in missing_stats.items(): if count > 0: missing_text.insert(tk.END, f"{col}: {count}个缺失值\n") missing_text.config(state=tk.DISABLED) # 缺失值处理方法选择 ttk.Label(missing_frame, text="处理方法:").pack(anchor=tk.W) missing_method_var = tk.StringVar(value="fill") missing_method_frame = ttk.Frame(missing_frame) missing_method_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="删除缺失行", variable=missing_method_var, value="drop").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="固定值填充", variable=missing_method_var, value="fill").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(missing_method_frame, text="插值法", variable=missing_method_var, value="interpolate").pack( side=tk.LEFT) # 填充选项 fill_options_frame = ttk.Frame(missing_frame) fill_options_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(fill_options_frame, text="填充值:").pack(side=tk.LEFT) fill_value_entry = ttk.Entry(fill_options_frame, width=10) fill_value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_value_entry.insert(0, "0") ttk.Label(fill_options_frame, text="或选择:").pack(side=tk.LEFT, padx=5) fill_type_var = tk.StringVar(value="fixed") ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="前值填充", variable=fill_type_var, value="ffill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="后值填充", variable=fill_type_var, value="bfill").pack(side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(fill_options_frame, text="均值填充", variable=fill_type_var, value="mean").pack(side=tk.LEFT) # 2. 异常值处理部分 outlier_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="异常值处理", padding=10) outlier_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 异常值检测方法 ttk.Label(outlier_frame, text="检测方法:").pack(anchor=tk.W) outlier_method_var = tk.StringVar(value="3sigma") outlier_method_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_method_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="3σ原则", variable=outlier_method_var, value="3sigma").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_method_frame, text="IQR方法", variable=outlier_method_var, value="iqr").pack( side=tk.LEFT) # 异常值处理方式 ttk.Label(outlier_frame, text="处理方式:").pack(anchor=tk.W) outlier_action_var = tk.StringVar(value="remove") outlier_action_frame = ttk.Frame(outlier_frame) outlier_action_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="删除", variable=outlier_action_var, value="remove").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用中位数替换", variable=outlier_action_var, value="median").pack( side=tk.LEFT) ttk.Radiobutton(outlier_action_frame, text="用前后均值替换", variable=outlier_action_var, value="neighbor").pack(side=tk.LEFT) # 3. 数据类型转换部分 type_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="数据类型转换", padding=10) type_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 时间列转换 ttk.Label(type_frame, text="时间列转换:").pack(anchor=tk.W) time_col_var = tk.StringVar() time_col_combo = ttk.Combobox(type_frame, textvariable=time_col_var, width=20) time_col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) time_col_combo.pack(anchor=tk.W, pady=5) # === 新增:时间单位选择 === time_units_frame = ttk.Frame(type_frame) time_units_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(time_units_frame, text="提取时间单位:").pack(side=tk.LEFT) # 创建时间单位变量 self.extract_year = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_month = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_day = tk.BooleanVar(value=True) self.extract_hour = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_minute = tk.BooleanVar(value=False) self.extract_second = tk.BooleanVar(value=False) # 添加复选框 ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="年", variable=self.extract_year).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="月", variable=self.extract_month).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="日", variable=self.extract_day).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="时", variable=self.extract_hour).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="分", variable=self.extract_minute).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Checkbutton(time_units_frame, text="秒", variable=self.extract_second).pack(side=tk.LEFT, padx=5) # === 修改时间转换逻辑 === if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: # 统一处理不同日期格式 self.df[time_col] = self.df[time_col].apply( lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce', format='mixed') ) # 强制显示完整时间格式 pd.set_option('display.datetime_format', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 根据用户选择提取时间单位 if self.extract_year.get(): self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year if self.extract_month.get(): self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month if self.extract_day.get(): self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day if self.extract_hour.get(): self.df['hour'] = self.df[time_col].dt.hour if self.extract_minute.get(): self.df['minute'] = self.df[time_col].dt.minute if self.extract_second.get(): self.df['second'] = self.df[time_col].dt.second # 新增:确保时间部分显示 self.df['full_datetime'] = self.df[time_col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 时间周期特征 if self.extract_hour.get() or self.extract_minute.get(): self.df['time_of_day'] = self.df[time_col].dt.hour + self.df[time_col].dt.minute / 60.0 if self.extract_second.get(): self.df['time_of_day'] += self.df[time_col].dt.second / 3600.0 except Exception as e: messagebox.showerror("时间转换错误", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 特征工程部分 feature_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="特征工程", padding=10) feature_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 添加滞后特征 ttk.Label(feature_frame, text="滞后特征:").pack(anchor=tk.W) lag_frame = ttk.Frame(feature_frame) lag_frame.pack(fill=tk.X) ttk.Label(lag_frame, text="选择列:").pack(side=tk.LEFT) lag_col_var = tk.StringVar() lag_col_combo = ttk.Combobox(lag_frame, textvariable=lag_col_var, width=15) lag_col_combo['values'] = tuple(self.df.select_dtypes(include=['number']).columns) lag_col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Label(lag_frame, text="滞后步数:").pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry = ttk.Entry(lag_frame, width=5) lag_steps_entry.pack(side=tk.LEFT) lag_steps_entry.insert(0, "1") # 执行预处理按钮 def apply_preprocessing(): try: original_shape = self.df.shape # 1. 处理缺失值 (如果启用) if self.enable_missing.get(): missing_method = missing_method_var.get() if missing_method == "drop": self.df = self.df.dropna() elif missing_method == "fill": fill_type = fill_type_var.get() if fill_type == "fixed": fill_value = fill_value_entry.get() self.df = self.df.fillna( float(fill_value) if self.df.select_dtypes(include=['number']).shape[ 1] > 0 else fill_value) elif fill_type == "ffill": self.df = self.df.ffill() elif fill_type == "bfill": self.df = self.df.bfill() elif fill_type == "mean": self.df = self.df.fillna(self.df.mean()) elif missing_method == "interpolate": self.df = self.df.interpolate() # 2. 处理异常值 (如果启用) if self.enable_outlier.get(): outlier_method = outlier_method_var.get() outlier_action = outlier_action_var.get() numeric_cols = self.df.select_dtypes(include=['number']).columns for col in numeric_cols: if outlier_method == "3sigma": mean, std = self.df[col].mean(), self.df[col].std() lower, upper = mean - 3 * std, mean + 3 * std else: # iqr q1, q3 = self.df[col].quantile(0.25), self.df[col].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower, upper = q1 - 1.5 * iqr, q3 + 1.5 * iqr if outlier_action == "remove": self.df = self.df[(self.df[col] >= lower) & (self.df[col] <= upper)] elif outlier_action == "median": self.df.loc[(self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper), col] = self.df[col].median() elif outlier_action == "neighbor": mask = (self.df[col] < lower) | (self.df[col] > upper) self.df.loc[mask, col] = self.df[col].rolling(2, min_periods=1).mean()[mask] # 3. 时间列转换 (如果启用) if self.enable_datetime.get(): time_col = time_col_var.get() if time_col and time_col in self.df.columns: try: self.df[time_col] = pd.to_datetime(self.df[time_col]) self.df['year'] = self.df[time_col].dt.year self.df['month'] = self.df[time_col].dt.month self.df['day'] = self.df[time_col].dt.day except Exception as e: messagebox.showwarning("时间转换警告", f"时间列转换失败: {str(e)}") # 4. 添加滞后特征 (如果启用) if self.enable_lag.get(): lag_col = lag_col_var.get() if lag_col and lag_col in self.df.columns: try: lag_steps = int(lag_steps_entry.get()) self.df[f'{lag_col}_lag{lag_steps}'] = self.df[lag_col].shift(lag_steps) except Exception as e: messagebox.showwarning("滞后特征警告", f"创建滞后特征失败: {str(e)}") # ========================================================= # 更新显示 self.show_preview() preprocess_window.destroy() new_shape = self.df.shape self.status_var.set(f"预处理完成 | 原形状: {original_shape} | 新形状: {new_shape}") except Exception as e: messagebox.showerror("预处理错误", f"预处理过程中发生错误:\n{str(e)}") ttk.Button(main_frame, text="执行预处理", command=apply_preprocessing).pack(pady=10) def show_preview(self): """在表格中分页显示数据预览""" # 清除旧内容 for widget in self.preview_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 创建主容器 container = ttk.Frame(self.preview_frame) container.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建表格 columns = list(self.df.columns) self.tree = ttk.Treeview(container, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(container, orient=tk.VERTICAL, command=self.tree.yview) self.tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局表格和滚动条 self.tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 创建分页控制面板 pagination_frame = ttk.Frame(self.preview_frame) pagination_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 分页参数 self.current_page = 1 self.rows_per_page = 1000 # 每页显示的行数 self.total_pages = max(1, (len(self.df) + self.rows_per_page - 1) // self.rows_per_page) # 分页标签 self.page_label = ttk.Label(pagination_frame, text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_label.pack(side=tk.LEFT, padx=10) # 分页按钮 ttk.Button(pagination_frame, text="首页", command=lambda: self.change_page(1)).pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="上一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page - 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="下一页", command=lambda: self.change_page(self.current_page + 1)).pack( side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="末页", command=lambda: self.change_page(self.total_pages)).pack(side=tk.LEFT) # 跳转输入框 ttk.Label(pagination_frame, text="跳转到:").pack(side=tk.LEFT, padx=(10, 0)) self.page_entry = ttk.Entry(pagination_frame, width=5) self.page_entry.pack(side=tk.LEFT) ttk.Button(pagination_frame, text="跳转", command=self.jump_to_page).pack(side=tk.LEFT, padx=(5, 10)) # 显示第一页数据 self.load_page_data() def load_page_data(self): """加载当前页的数据""" # 清空现有数据 for item in self.tree.get_children(): self.tree.delete(item) # 计算起始和结束索引 start_idx = (self.current_page - 1) * self.rows_per_page end_idx = start_idx + self.rows_per_page # 添加当前页的数据行 for i, row in self.df.iloc[start_idx:end_idx].iterrows(): self.tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新分页标签 self.page_label.config(text=f"第 {self.current_page} 页 / 共 {self.total_pages} 页") self.page_entry.delete(0, tk.END) self.page_entry.insert(0, str(self.current_page)) def change_page(self, new_page): """切换页面""" # 确保新页码在有效范围内 new_page = max(1, min(new_page, self.total_pages)) if new_page != self.current_page: self.current_page = new_page self.load_page_data() def jump_to_page(self): """跳转到指定页码""" try: page_num = int(self.page_entry.get()) self.change_page(page_num) except ValueError: messagebox.showerror("错误", "请输入有效的页码数字") def process_data(self): """根据选择的处理方式处理数据""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return process_type = self.process_var.get() if process_type == "统计": self.show_statistics() self.notebook.select(1) elif process_type == "数据排序": self.sort_data() elif process_type == "保存结果": self.save_data() elif process_type == "预处理": self.preprocess_data() elif process_type == "数据切分": self.divide_data() elif process_type == "数据筛选": self.filter_data() def show_statistics(self): """显示数据统计信息""" # 清除旧内容 for widget in self.stats_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 计算统计信息 stats = self.df.describe(include='all').fillna('-') # 创建表格显示统计信息 columns = ['统计项'] + list(stats.columns) tree = ttk.Treeview(self.stats_frame, columns=columns, show="headings") # 添加列标题 for col in columns: tree.heading(col, text=col) tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加数据行 for index, row in stats.iterrows(): tree.insert("", tk.END, values=[index] + list(row)) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(self.stats_frame, orient=tk.VERTICAL, command=tree.yview) tree.configure(yscroll=scrollbar.set) # 布局 tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) # 添加数据类型信息 type_frame = ttk.LabelFrame(self.stats_frame, text="数据类型") type_frame.pack(fill=tk.X, padx=5, pady=5) type_text = scrolledtext.ScrolledText(type_frame, height=5) type_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5) dtypes = self.df.dtypes.apply(lambda x: x.name).to_dict() type_info = "\n".join([f"{col}: {dtype}" for col, dtype in dtypes.items()]) type_text.insert(tk.END, type_info) type_text.config(state=tk.DISABLED) def sort_data(self): """数据排序对话框""" sort_window = tk.Toplevel(self.root) sort_window.title("数据排序") sort_window.geometry("400x300") ttk.Label(sort_window, text="选择排序列:").pack(pady=10) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(sort_window, textvariable=col_var, width=20) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(pady=5) # 排序方式 ttk.Label(sort_window, text="排序方式:").pack(pady=10) order_var = tk.StringVar(value="ascending") ttk.Radiobutton(sort_window, text="升序", variable=order_var, value="ascending").pack() ttk.Radiobutton(sort_window, text="降序", variable=order_var, value="descending").pack() def apply_sort(): if not col_var.get(): messagebox.showwarning("警告", "请选择排序列") return try: ascending = (order_var.get() == "ascending") self.df = self.df.sort_values(by=col_var.get(), ascending=ascending) self.show_preview() sort_window.destroy() self.status_var.set(f"数据已按 {col_var.get()} {'升序' if ascending else '降序'} 排序") except Exception as e: messagebox.showerror("排序错误", f"排序失败:\n{str(e)}") ttk.Button(sort_window, text="应用排序", command=apply_sort).pack(pady=20) def filter_data(self): """数据筛选对话框 - 支持多条件筛选""" if self.df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择Excel文件") return filter_window = tk.Toplevel(self.root) filter_window.title("数据筛选") filter_window.geometry("700x600") main_frame = ttk.Frame(filter_window, padding=10) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 条件容器 conditions_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选条件", padding=10) conditions_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) # 条件列表 self.filter_conditions = [] # 添加初始条件行 def add_condition_row(parent_frame, index=0): """添加单行筛选条件""" condition_frame = ttk.Frame(parent_frame) condition_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 列选择 col_var = tk.StringVar() col_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=col_var, width=15) col_combo['values'] = tuple(self.df.columns) col_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 运算符选择 operator_var = tk.StringVar(value="==") operator_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=operator_var, width=5) operator_combo['values'] = ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<=", "包含", "不包含", "开头是", "结尾是") operator_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 值输入 value_var = tk.StringVar() value_entry = ttk.Entry(condition_frame, textvariable=value_var, width=20) value_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # 删除按钮 def remove_condition(): condition_frame.destroy() self.filter_conditions.remove((col_var, operator_var, value_var)) remove_btn = ttk.Button(condition_frame, text="×", width=2, command=remove_condition) remove_btn.pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 逻辑关系选择(从第二行开始) if index > 0: logic_var = tk.StringVar(value="AND") logic_combo = ttk.Combobox(condition_frame, textvariable=logic_var, width=5) logic_combo['values'] = ("AND", "OR") logic_combo.pack(side=tk.LEFT, padx=5) return (col_var, operator_var, value_var, logic_var) else: return (col_var, operator_var, value_var, None) # 添加条件按钮 def add_condition(): new_condition = add_condition_row(conditions_frame, len(self.filter_conditions)) self.filter_conditions.append(new_condition) # 初始添加两行条件 self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame)) self.filter_conditions.append(add_condition_row(conditions_frame, 1)) add_btn = ttk.Button(main_frame, text="添加条件", command=add_condition) add_btn.pack(anchor=tk.W, pady=5) # 预览区域 preview_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="筛选结果预览", padding=10) preview_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=5) preview_tree = ttk.Treeview(preview_frame, show="headings") preview_tree.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) vsb = ttk.Scrollbar(preview_frame, orient="vertical", command=preview_tree.yview) vsb.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) preview_tree.configure(yscrollcommand=vsb.set) # 更新预览 def update_preview(): """更新筛选结果预览""" try: # 清空现有预览 for item in preview_tree.get_children(): preview_tree.delete(item) # 如果没有条件,显示所有数据 if not any(cond[0].get() for cond in self.filter_conditions): filtered_df = self.df.head(100) # 限制预览行数 else: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型,请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系(从第二个条件开始) if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: filtered_df = self.df.query(query_str, engine='python').head(100) # 限制预览行数 else: filtered_df = self.df.head(100) # 更新预览表格 preview_tree["columns"] = list(filtered_df.columns) for col in filtered_df.columns: preview_tree.heading(col, text=col) preview_tree.column(col, width=100, anchor=tk.W) # 添加数据行 for _, row in filtered_df.iterrows(): preview_tree.insert("", tk.END, values=list(row)) # 更新状态 self.status_var.set(f"预览: {len(filtered_df)} 行 (显示前100条)") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"筛选条件错误:\n{str(e)}") # 应用筛选按钮 def apply_filter(): """应用筛选条件到主数据集""" try: # 构建查询字符串 query_parts = [] for i, (col_var, operator_var, value_var, logic_var) in enumerate(self.filter_conditions): if not col_var.get() or not value_var.get(): continue col = col_var.get() operator = operator_var.get() value = value_var.get() # 处理数值类型 if self.df[col].dtype in (int, float): try: value = float(value) except ValueError: messagebox.showwarning("类型错误", f"列 '{col}' 是数值类型,请输入数字") return # 构建条件表达式 if operator in ("==", "!=", ">", ">=", "<", "<="): expr = f"{col} {operator} {repr(value)}" elif operator == "包含": expr = f"{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "不包含": expr = f"~{col}.str.contains({repr(value)}, na=False)" elif operator == "开头是": expr = f"{col}.str.startswith({repr(value)}, na=False)" elif operator == "结尾是": expr = f"{col}.str.endswith({repr(value)}, na=False)" # 添加逻辑关系(从第二个条件开始) if i > 0 and logic_var and logic_var.get(): expr = f" {logic_var.get()} {expr}" query_parts.append(expr) # 执行查询 query_str = "".join(query_parts) if query_str: original_count = len(self.df) self.df = self.df.query(query_str, engine='python') new_count = len(self.df) # 更新显示 self.show_preview() filter_window.destroy() self.status_var.set(f"筛选完成 | 原始行数: {original_count} | 筛选后: {new_count}") messagebox.showinfo("筛选完成", f"数据筛选完成,保留 {new_count} 行数据") else: messagebox.showwarning("警告", "未设置有效筛选条件") except Exception as e: messagebox.showerror("筛选错误", f"应用筛选条件失败:\n{str(e)}") # 按钮区域 btn_frame = ttk.Frame(main_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) ttk.Button(btn_frame, text="预览", command=update_preview).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="应用筛选", command=apply_filter).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="取消", command=filter_window.destroy).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 初始预览 update_preview() def save_data(self): """保存处理结果""" if self.df is None or self.df.empty: messagebox.showwarning("警告", "没有可保存的数据") return save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx"), ("CSV文件", "*.csv")] ) if not save_path: return try: if save_path.endswith('.xlsx'): self.df.to_excel(save_path, index=False) else: self.df.to_csv(save_path, index=False) self.status_var.set(f"文件已保存至: {os.path.basename(save_path)}") messagebox.showinfo("保存成功", f"文件已成功保存至:\n{save_path}") except Exception as e: messagebox.showerror("保存错误", f"保存文件失败:\n{str(e)}") # 创建并运行程序 if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = ExcelProcessor(root) root.mainloop() 帮我用相同的风格写一个类的方法:divide_data,我的需求是对一个已经按照时间顺序排列好的数据进行切分,来满足对大坝渗流问题模型的训练和测试,也就是实现数据切分功能,然后我可以选择获取测试集或者训练集

class DateTimeDialog(context: Context) : BoyaBottomDialog(context, false, true){ private val binding: DialogDateTimeViewBinding by lazy { DataBindingUtil.inflate(layoutInflater, R.layout.dialog_date_time_view,null,false) } override fun bindView(): View { binding.apply { pickerCancel.setOnClickListener { wheelViewPickClickListener?.onPickCancelClick() dismiss() } pickerOk.setOnClickListener { //wheelViewPickClickListener?.onPickOkClick(wvChoose.currentPosition) dismiss() } // if (textNoBg == true){ // wvChoose.curtainColor = Color.parseColor("#FF222222") // } // wvChoose.data = stringList // wvChoose.setDefaultValue(defaultValue) } /*val layoutParams = binding.wvChoose.layoutParams if (languageType == "zh") { layoutParams.width = DisplayUtils.dp2px(100f) }else{ layoutParams.width = DisplayUtils.dp2px(180f) } binding.wvChoose.layoutParams = layoutParams*/ return binding.root } fun setDefaultValue(it: String){ //binding.wvChoose.setDefaultValue(it) } fun setDefaultTitle(title: String,isVisibility: Boolean? = false){ binding.pickerTitle.text = title if (isVisibility == true){ binding.pickerTitle.visibility = View.VISIBLE }else{ binding.pickerTitle.visibility = View.GONE } } var wheelViewPickClickListener: WheelViewPickClickListener? = null interface WheelViewPickClickListener{ fun onPickOkClick(pickPosition: Int) fun onPickCancelClick() } } Process: com.boya.eco, PID: 17644 android.view.InflateException: Binary XML file line #72 in com.boya.eco:layout/dialog_date_time_view: Binary XML file line #72 in com.boya.eco:layout/dialog_date_time_view: Error inflating class com.boya.common.ui.widget.DatePickerView Caused by: android.view.InflateException: Binary XML file line #72 in com.boya.eco:layout/dialog_date_time_view: Error inflating class com.boya.common.ui.widget.DatePickerView Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException

import tkinter as tk import matplotlib as mpl from panel.widgets.widget import fixed mpl.use("TkAgg") from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure import pandas as pd from tkinter import messagebox import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt plt.ioff() print(plt.style.available) import mplfinance as mpf root = tk.Tk() entry=tk.Entry(root) entry.pack() def update_chart(): ts_code = entry.get() print(f"输入的股票代码:{ts_code}") button=tk.Button(root,text="更新图表",command=update_chart) button.pack() pro = ts.pro_api('8dca39c0ade70178ef783dfb30f27c2428fcd88e3b90e652c3743091') # 请替换为你的Tushare token def get_and_plot_data(): ts_code = entry.get() if not ts_code: messagebox.showwarning("警告", "请输入有效的ts_code") return try: df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20080101', end_date='20250317') if df.empty: messagebox.showwarning("警告", "未获取到该股票的数据") return df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True) df.rename(columns={'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close','vol':'Volume'}, inplace=True) ap = mpf.make_addplot(df['Volume'], panel=1, color='g', secondary_y=True) frame = tk.Frame(root) frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=1) fig, ax = mpf.plot(df, type='candle', style='charles', returning=True, ylabel='Price', show_nontrading=True, closefig=True) canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=frame) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=1) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"获取或绘制数据时出错: {str(e)}") root.title("k线图") label=tk.Label(root,text="请输入股票代码") label.pack() root.mainloop()为什么没有画出图像来

package com.zw.camera2test; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.view.LayoutInflater; import android.view.View; import android.view.ViewGroup; import android.widget.ImageView; import android.widget.LinearLayout; import android.widget.TextView; import androidx.annotation.NonNull; import androidx.appcompat.widget.LinearLayoutCompat; import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView; import com.bumptech.glide.Glide; import com.bumptech.glide.load.resource.bitmap.CenterCrop; import com.bumptech.glide.load.resource.bitmap.RoundedCorners; import com.bumptech.glide.request.RequestOptions; import java.util.List; /** * @author : weizhang39 * @date : 2022/4/18 * @email : [email protected] * @description : */ public class MyAdapter extends RecyclerView.Adapter<MyAdapter.MyViewHolder> { private Context mContext; private List<Bitmap> mList; public MyAdapter(Context mContext, List<Bitmap> mList) { this.mContext = mContext; this.mList = mList; } @NonNull @Override public MyViewHolder onCreateViewHolder(@NonNull ViewGroup parent, int viewType) { View view = LayoutInflater.from(mContext).inflate(R.layout.item_my,parent,false); return new MyViewHolder(view); } @Override public void onBindViewHolder(@NonNull MyViewHolder holder, int position) { holder.tvName.setText(""+position); Glide.with(mContext).load(mList.get(position)) .apply(new RequestOptions() ).into(holder.imgView); } @Override public int getItemCount() { return mList.size(); } public class MyViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder { private ImageView imgView; private TextView tvName; public MyViewHolder(@NonNull View itemView) { super(itemView); tvName = itemView.findViewById(R.id.tvName); imgView = itemView.findViewById(R.id.imgView); }}}d

import tkinter as tk import matplotlib as mpl mpl.use("TkAgg") from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure import pandas as pd from tkinter import messagebox import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt print(plt.style.available) import mplfinance as mpf pro = ts.pro_api('8dca39c0ade70178ef783dfb30f27c2428fcd88e3b90e652c3743091') # 请替换为你的Tushare token def get_and_plot_data(): ts_code = entry.get() if not ts_code: messagebox.showwarning("警告", "请输入有效的ts_code") return try: df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20080101', end_date='20250317') if df.empty: messagebox.showwarning("警告", "未获取到该股票的数据") return df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True) df.rename(columns={'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close','vol':'Volume'}, inplace=True) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ap = mpf.make_addplot(df['Volume'], panel=1, color='g', secondary_y=True) mpf.plot(df, type='candle', style='charles', title='股票交易k线图', volume=True, ylabel='Price', show_nontrading=True, addplot=[ap], panel_ratios=(3,1), figscale=1.2) plt.style.use('ggplot') df['Volume']=df['Volume'].astype(float) canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().grid(row=1, column=0) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"获取或绘制数据时出错: {str(e)}") root = tk.Tk() root.title("股票数据可视化") label = tk.Label(root, text="请输入ts_code:") label.grid(row=0, column=0) entry = tk.Entry(root) entry.grid(row=0, column=1) button = tk.Button(root, text="查询并绘图", command=get_and_plot_data) button.grid(row=1, column=0, columnspan=2) root.mainloop() 为什么会弹出来三个窗口

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from tkinter import Tk, filedialog, messagebox, ttk, simpledialog from tkinter import * from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import numpy as np import os def load_data(): file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx")]) if not file_path: return None try: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="多维指标查询结果") # 确保日期列是日期类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce') # 删除无效日期行 df = df.dropna(subset=['日期']) # 确保数值列是数值类型 df['有功发电量(万kWh)'] = pd.to_numeric(df['有功发电量(万kWh)'], errors='coerce') df['实测风速(m/s)'] = pd.to_numeric(df['实测风速(m/s)'], errors='coerce') # 删除无效数值行 df = df.dropna(subset=['有功发电量(万kWh)', '实测风速(m/s)']) return df, os.path.basename(file_path) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"读取文件失败: {str(e)}") return None, None def plot_wind_farm_data(): # 加载数据 result = load_data() if result is None: return df, file_name = result # 获取唯一风电场列表 wind_farms = df['风电场'].unique().tolist() # 创建选择对话框 dialog = Toplevel() dialog.title(f"选择参数 - {file_name}") dialog.geometry("500x300") # 风电场选择 ttk.Label(dialog, text="选择风电场:", font=('Arial', 10)).grid(row=0, column=0, padx=15, pady=15, sticky='w') farm_var = StringVar() farm_combo = ttk.Combobox(dialog, textvariable=farm_var, values=wind_farms, width=25, font=('Arial', 10)) farm_combo.grid(row=0, column=1, padx=15, pady=15) farm_combo.current(0) # 日期范围选择 min_date = df['日期'].min() max_date = df['日期'].max() ttk.Label(dialog, text="开始日期 (YYYY-MM-DD):", font=('Arial', 10)).grid(row=1, column=0, padx=15, pady=10, sticky='w') start_var = StringVar(value=min_date.strftime('%Y-%m-%d')) start_entry = ttk.Entry(dialog, textvariable=start_var, width=15, font=('Arial', 10)) start_entry.grid(row=1, column=1, padx=15, pady=10, sticky='w') ttk.Label(dialog, text="结束日期 (YYYY-MM-DD):", font=('Arial', 10)).grid(row=2, column=0, padx=15, pady=10, sticky='w') end_var = StringVar(value=max_date.strftime('%Y-%m-%d')) end_entry = ttk.Entry(dialog, textvariable=end_var, width=15, font=('Arial', 10)) end_entry.grid(row=2, column=1, padx=15, pady=10, sticky='w') # 添加说明标签 ttk.Label(dialog, text="提示:日期格式为YYYY-MM-DD", font=('Arial', 9), foreground="gray").grid( row=3, column=0, columnspan=2, pady=5) # 确认按钮 def on_confirm(): selected_farm = farm_var.get() start_date = start_var.get() end_date = end_var.get() try: # 将输入日期转换为datetime类型 start_date_dt = pd.to_datetime(start_date) end_date_dt = pd.to_datetime(end_date) # 过滤数据 filtered = df[ (df['风电场'] == selected_farm) & (df['日期'] >= start_date_dt) & (df['日期'] <= end_date_dt) ].sort_values('日期') if filtered.empty: messagebox.showwarning("警告", "没有找到匹配的数据") return # 创建图表 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 7)) # 有功发电量 (主Y轴) ax1.set_xlabel('日期', fontsize=12) ax1.set_ylabel('有功发电量(万kWh)', color='tab:blue', fontsize=12) line1 = ax1.plot(filtered['日期'], filtered['有功发电量(万kWh)'], 'b-o', markersize=6, linewidth=2, label='发电量') ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue') ax1.set_ylim(0, 500) ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 实测风速 (次Y轴) ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('实测风速(m/s)', color='tab:red', fontsize=12) line2 = ax2.plot(filtered['日期'], filtered['实测风速(m/s)'], 'r-s', markersize=6, linewidth=2, label='风速') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:red') ax2.set_ylim(0, 25) # 设置日期格式 ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) fig.autofmt_xdate(rotation=30) # 组合图例 lines = line1 + line2 labels = [l.get_label() for l in lines] ax1.legend(lines, labels, loc='upper left', fontsize=10) plt.title(f"{selected_farm} 发电量与风速趋势\n{start_date} 至 {end_date}", fontsize=14, fontweight='bold', pad=20) plt.tight_layout() # 在Tkinter窗口中显示图表 result_window = Toplevel() result_window.title(f"{selected_farm} 数据分析 - {file_name}") result_window.geometry("900x600") canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=result_window) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(fill=BOTH, expand=YES, padx=10, pady=10) # 添加保存按钮 def save_figure(): save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".png", filetypes=[("PNG 图片", "*.png"), ("JPEG 图片", "*.jpg"), ("所有文件", "*.*")], title="保存图表" ) if save_path: fig.savefig(save_path, dpi=300, bbox_inches='tight') messagebox.showinfo("成功", f"图表已保存至:\n{save_path}") save_btn = ttk.Button(result_window, text="保存图表", command=save_figure) save_btn.pack(pady=10) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"处理数据时出错: {str(e)}") ttk.Button(dialog, text="生成图表", command=on_confirm).grid( row=4, column=0, columnspan=2, pady=20) # 创建主窗口 root = Tk() root.title("风电场数据分析系统") root.geometry("400x150") # 添加标题 title_label = ttk.Label(root, text="风电场发电量与风速分析", font=('Arial', 14, 'bold')) title_label.pack(pady=10) # 添加说明 instruction = ttk.Label(root, text="请选择Excel数据文件进行分析", font=('Arial', 10)) instruction.pack(pady=5) # 添加按钮 btn = ttk.Button(root, text="选择Excel文件并分析", command=plot_wind_farm_data) btn.pack(pady=15) root.mainloop() 代码可以用,就是画出来的图不能显示hanzi

import tkinter as tk import pandas as pd from tkinter import messagebox import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import mplfinance as mpf pro = ts.pro_api('8dca39c0ade70178ef783dfb30f27c2428fcd88e3b90e652c3743091') # 请替换为你的Tushare token def get_and_plot_data(): global pd ts_code = entry.get() if not ts_code: messagebox.showwarning("警告", "请输入有效的ts_code") return try: df = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20080101', end_date='20250317') if df.empty: messagebox.showwarning("警告", "未获取到该股票的数据") return df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])##看运行前后的变化 df.set_index('trade_date', inplace=True) df.rename(columns={'open': '开盘价', 'high': '最高价', 'low': '最低价', 'close': '收盘价'}, inplace=True) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) # 增加宽度 ap = [mpf.make_addplot(df['vol'], panel=1, color='g', secondary_y=True)] # 添加成交量图 mpf.plot(df, type='candle', style='yahoo', ax=ax, volume=True, addplot=ap, show_nontrading=True) ax.set_title(f'K线图 for {ts_code}') canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().grid(row=2, column=0, columnspan=2) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"获取或绘制数据时出错: {str(e)}") root = tk.Tk() root.title("股票数据可视化") label = tk.Label(root, text="请输入ts_code:") label.grid(row=0, column=0) entry = tk.Entry(root) entry.grid(row=0, column=1) button = tk.Button(root, text="查询并绘图", command=get_and_plot_data) button.grid(row=1, column=0, columnspan=2) root.mainloop() 为什么我会从25行直接跳到第30行

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VC图像编程全面资料及程序汇总

【标题】:"精通VC图像编程资料全览" 【知识点】: VC即Visual C++,是微软公司推出的一个集成开发环境(IDE),专门用于C++语言的开发。VC图像编程涉及到如何在VC++开发环境中处理和操作图像。在VC图像编程中,开发者通常会使用到Windows API中的GDI(图形设备接口)或GDI+来进行图形绘制,以及DirectX中的Direct2D或DirectDraw进行更高级的图形处理。 1. GDI(图形设备接口): - GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口,它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。 - 在VC图像编程中,主要使用CDC类(设备上下文类)来调用GDI函数进行绘制,比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。 - CDC类提供了很多函数,比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等,用于绘制基本的图形。 - 对于图像处理,可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。 2. GDI+: - GDI+是GDI的后继技术,提供了更丰富的图形处理功能。 - GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。 - GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。 - `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类,通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。 3. DirectX: - DirectX是微软推出的一系列API集合,用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。 - DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API,专门用于UI元素和简单的图形渲染。 - DirectDraw主要用于硬件加速的位图操作,比如全屏游戏开发中的画面渲染。 4. 位图操作: - 在VC图像编程中,位图操作是一个重要的部分。需要了解如何加载、保存和处理位图(BMP)文件。 - 可以使用位图文件格式的解析,来访问位图的像素数据,进行像素级别的图像处理和修改。 5. 高级图像处理技术: - 包括图像滤镜、图像转换、图像压缩和解压缩技术。 - 需要掌握一些图像处理算法,比如卷积、FFT(快速傅里叶变换)、DCT(离散余弦变换)等。 - 了解图像的色彩空间转换,比如RGB到YUV的转换,这在视频处理中非常重要。 6. 图像库的使用: - 除了直接使用API进行图像处理之外,还可以使用开源的图像处理库,如OpenCV。 - OpenCV是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了很多高级的图像处理功能。 【压缩包子文件的文件名称列表】: VC++ 文件名称列表显示为"VC++",这表明文件包中可能包含了Visual C++的项目、源代码文件、动态链接库(DLLs)、编译器设置、链接器设置等。如果要使用这些文件进行VC图像编程,需要确保Visual C++开发环境已经安装并且配置好,同时需要安装好所有依赖的库和工具。 要开始VC图像编程,开发者需要具备C++编程基础,熟悉Windows编程概念,并且对图形学有一定的了解。掌握VC图像编程技巧,对于进行桌面应用程序开发、图像处理软件开发以及游戏开发等都是至关重要的。
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