import os import pandas as pd import pywt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 定义数据文件夹路径 data_folder = 'C:\Users\Adminiastor\Desktop' # 获取文件夹中所有文件的列表 files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) # 创建一个空字典，用于存储加载的数据 data_dict = {} # 遍历文件并加载数据 for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) # 读取数据，每列用Tab分隔 data = pd.read_csv(file_path, sep='\s+', header=None) # 将数据存入字典，键为文件名 data_dict[file] = data # 示例：打印第一个文件的数据 first_file = files[0] print(f"File: {first_file}") print(data_dict[first_file]) #数据滤波处理 from scipy.signal import butter, filtfilt # 定义数据文件夹路径 data_folder = 'Bearing Data Set' # 获取文件夹中所有文件的列表（假设文件没有后缀） files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) # 创建一个空字典，用于存储加载和处理后数据 filtered_data_dict = {} # 带通滤波器设计函数 def bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=4): nyquist = 0.5 * fs low = lowcut / nyquist high = highcut / nyquist b, a = butter(order, [low, high], btype='band') y = filtfilt(b, a, data, axis=0) return y # 滤波器参数 lowcut = 10 # 带通滤波器下限频率（Hz） highcut = 1000 # 带通滤波器上限频率（Hz） fs = 20000 # 采样频率（Hz） # 遍历文件并加载数据 for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) # 读取数据，每列用Tab分隔 data = pd.read_csv(file_path, sep='\t', header=None) # 对数据进行滤波 filtered_data = bandpass_filter(data.values, lowcut, highcut, fs) # 将滤波后的数据存入字典，键为文件名 filtered_data_dict[file] = pd.DataFrame(filtered_data, columns=data.columns) # 示例：打印第一个文件的滤波后数据 first_file = files[0] print(f"File: {first_file}") print(filtered_data_dict[first_file]) #小波去燥 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=3): """ 使用小波变换对数据进行去噪处理。 :param data: 输入数据 (numpy array or Pandas DataFrame) :param wavelet: 小波函数名称，默认 'db4' :param level: 分解层数，默认 3 :return: 去噪后的数据 (numpy array) """ denoised_data = [] for col in range(data.shape[1]): # 遍历每一列 coeffs = pywt 将这段程序读取的文件地址更改为C:\Users\Adminiastor\Desktop，读取文件类型更改为xls工作表（表格很多）

<think>嗯，用户想让我帮他把现有的Python代码中的文件路径改为C:\Users\Adminiastor\Desktop，并且将读取的文件类型从原来的无后缀或制表符分隔的文件改为.xls工作表。同时，用户提到表格很多，所以可能需要处理多个xls文件。 首先，我需要检查原始代码中的文件读取部分。原代码使用了pd.read_csv，用制表符分隔，但用户现在要处理的是xls文件，所以应该改用pd.read_excel来读取Excel文件。另外，原来的文件列表是通过os.listdir获取所有文件，但现在需要筛选出.xls后缀的文件。因此，在files列表生成时，应该添加条件判断文件后缀是否为.xls。 接下来，文件路径部分，原代码中的data_folder变量被设置为'Bearing Data Set'，需要改为'C:\Users\Adminiastor\Desktop'。需要注意的是，在Python字符串中反斜杠需要转义，或者使用原始字符串。这里可能会遇到路径中的转义问题，比如路径中的Adminiastor中的反斜杠，所以最好在路径字符串前加r，变成r'C:\Users\Adminiastor\Desktop'，避免转义错误。 然后，读取文件的部分，原代码使用pd.read_csv，现在需要改为pd.read_excel，并且可能需要处理Excel的工作表。用户提到“表格很多”，所以可能需要读取每个xls文件中的所有工作表。这时候，需要使用pd.ExcelFile来打开文件，然后遍历所有sheet名称，逐个读取。 不过，原代码中是将每个文件作为一个整体读取，存入字典，键是文件名。如果每个xls文件有多个工作表，可能需要将每个工作表单独处理。例如，将键改为文件名加工作表名，或者将多个工作表合并。但用户的需求不明确，所以可能需要进一步确认。但根据用户给出的代码示例，可能希望每个文件对应一个DataFrame，可能每个xls文件包含多个工作表，需要全部读取，或者只读取第一个工作表。 假设用户希望读取每个xls文件中的所有工作表，并分别存储，那么需要修改代码，遍历每个文件的每个工作表。但原代码中每个文件对应一个DataFrame，此时可能需要将每个工作表作为单独的数据存储，或者在读取时合并。但用户示例中的原始代码是将每个文件读成一个DataFrame，可能每个xls文件中的工作表结构相同，按行追加？ 或者，可能用户只是希望读取每个xls文件的第一个工作表，或者所有工作表合并。需要进一步分析。 不过，用户的问题描述中提到“读取文件类型更改为xls工作表（表格很多）”，可能是指每个xls文件中有很多表格，但可能是指有很多xls文件。所以可能不需要处理每个xls中的多个sheet，而是处理多个xls文件，每个文件是一个工作表。这时候，可以保持原代码结构，只是将读取方式改为pd.read_excel，并筛选.xls文件。 总结修改点： 1. 修改data_folder路径为r'C:\Users\Adminiastor\Desktop'，避免转义问题。 2. 在files列表生成时，筛选以.xls结尾的文件。 3. 将pd.read_csv改为pd.read_excel，并且可能需要指定引擎（如使用openpyxl）。 4. 如果xls文件是旧格式的Excel 97-2003，可能需要使用xlrd库，但需要注意xlrd目前不支持xlsx，且对于xls可能也需要安装。 另外，原来的代码中使用sep='\s+'或'\t'，在Excel中不需要分隔符，因为每个单元格已经分好列。所以读取Excel时不需要指定sep参数。 处理步骤： 首先，修改文件路径，并处理转义： data_folder = r'C:\Users\Adminiastor\Desktop' 然后，获取文件列表时筛选.xls文件： files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if f.endswith('.xls') and os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) 接着，读取文件时使用pd.read_excel： data = pd.read_excel(file_path, header=None) 但需要注意，如果xls文件有多个工作表，默认读取第一个，如果需要读取所有，可能需要循环。例如： excel_file = pd.ExcelFile(file_path) for sheet_name in excel_file.sheet_names: data = excel_file.parse(sheet_name) # 处理每个工作表的数据 但原代码是将每个文件作为一个数据存储，所以如果有多个工作表，可能需要合并或分开处理。如果用户希望每个文件的所有工作表合并，可能需要使用pd.concat，但具体需求不明确。根据用户提供的示例代码，可能每个文件对应一个DataFrame，假设每个xls文件只有一个工作表，或者只读取第一个工作表。 因此，可能只需要将pd.read_csv替换为pd.read_excel，并调整文件筛选条件即可。 最后，处理可能出现的异常，例如文件损坏，或非Excel文件被筛选出来，但通过endswith('.xls')已经过滤。 此外，需要确保安装了必要的库，如openpyxl或xlrd。对于.xls文件，可能需要安装xlrd库，使用pip install xlrd。 综上，修改后的代码大致如下： data_folder = r'C:\Users\Adminiastor\Desktop' files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if f.endswith('.xls') and os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) data_dict = {} for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) data = pd.read_excel(file_path, header=None) data_dict[file] = data 同样，在滤波处理的部分，如果用户希望继续处理Excel文件，也需要做相应的修改。 现在，用户提供的原始代码中有两段数据加载，第一次是读取桌面路径，但之后又读取了另一个路径'Bearing Data Set'，可能需要检查是否需要同时修改两个地方。但根据用户的问题描述，主要是修改读取路径到桌面，所以需要确认所有数据加载的路径是否正确。 例如，原代码中第一次的data_folder是'C:\Users\Adminiastor\Desktop'，而第二个处理中的data_folder是'Bearing Data Set'，用户可能需要将第二个也改为同样的路径。但用户的问题描述中可能只关注第一部分，即读取桌面上的xls文件。因此，可能需要将所有涉及文件路径的地方都更改为新的路径。 不过，用户的问题描述中可能只是修改第一个数据加载部分，而滤波处理的部分可能需要另外处理。但根据用户的请求，主要是修改读取文件地址和类型，所以重点在第一个数据加载部分。 综上，最终的修改是调整路径，筛选.xls文件，并使用pd.read_excel读取。 另外，在用户提供的原始代码中，小波去噪的部分似乎未完成，有代码片段： coeffs = pywt 将这段程序读取的文件地址更改为... 这可能是在用户输入时被截断，但用户的问题已经明确，所以不需要处理这段代码，只需解决数据读取部分的问题。</think>要修改程序以读取指定路径的.xls文件，需进行以下调整： ```python import os import pandas as pd # 修改后的数据加载代码 data_folder = r'C:\Users\Adminiastor\Desktop' # 使用原始字符串避免转义问题 files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if f.endswith('.xls') and os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) data_dict = {} for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) try: # 读取xls文件（可能需要安装xlrd库） data = pd.read_excel(file_path, header=None, engine='xlrd') data_dict[file] = data except Exception as e: print(f"Error reading {file}: {str(e)}") # 示例：打印第一个文件的数据 if files: first_file = files[0] print(f"File: {first_file}") print(data_dict[first_file].head()) else: print("No .xls files found in directory") ``` **修改解释：** 1. **路径转义处理**：使用原始字符串`r''`避免反斜杠转义问题 2. **文件筛选**：添加`.endswith('.xls')`条件过滤Excel文件 3. **读取方式**：改用`pd.read_excel`替代`pd.read_csv` 4. **异常处理**：添加try-except块捕获读取异常 5. **依赖库**：需要安装`xlrd`库处理旧版Excel文件（使用`pip install xlrd`） **注意事项：** 1. 如果使用新版Excel文件（.xlsx），需要改用`openpyxl`引擎 2. 文件编码问题可能导致读取失败，可添加`encoding`参数 3. 包含多个工作表的文件需要特殊处理（见下方相关问题）