# 引入pandas import ______ as ___ # 读取‘固定资产信息.xls’表 df = pd.read_excel(r"______",sheet_name=0) # 输出内容显示前五行 print(df.___) #检测重复值 print(df.___) #删除重复值 print(df.___)

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = 'C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): # 只读取excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path,dtype=str) dfs.append(df) # 合并所有数据 merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=False) #读取合并的merged_df的数据 print(merged_df.head()) merged_df.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\stuty' '.xlsx') print('done')

然后，我们使用一个循环来遍历所有的文件，并使用pandas的read_excel函数将它们读取为DataFrame，并将这些DataFrame添加到一个列表中。注意，我们只读取扩展名为.xlsx或.xls的Excel文件。接下来，我们使用pandas的...

import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006' # 获取文件夹中的所有文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 过滤出所有Excel文件名 excel_files = [file for file in file_names if file.endswith('.xlsx') or file.endswith('.xls')] # 循环读取所有Excel文件 for file in excel_files: # 拼接文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, file) # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path,engine='openpyxl') # 处理读取的Excel表格 # ...

这段代码的功能是读取文件夹C:/yh/PycharmProjects/study/A5204990500002023050006中的所有Excel文件，并使用pandas库读取这些Excel文件。具体来说，代码首先使用os.listdir函数获取文件夹中的所有文件名，...

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='...

import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表

import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') # 创建Excel文件写入对象 writer = pd....

import pandas as pd import os from openpyxl.styles import Font # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 设置内容格式 font = Font(name='Arial', size=12, bold=False, italic=False, color='FF000000') writer = pd.ExcelWriter('all.xlsx', engine='openpyxl') df_all.to_excel(writer, index=False) for sheetname in writer.book.sheetnames: writer.sheets[sheetname].cell(row=1, column=1).font = font writer.save()

这段代码使用Python中的pandas和openpyxl库，读取指定文件夹下的所有Excel文件，将它们合并成一个Excel文件并添加内容格式。具体来说，代码首先定义文件夹路径，然后通过os.listdir()函数获取该文件夹下的所有文件名...

可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='...

调试一下这段代码import pandas as pd import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/3chuang') # 数据存入数据库 table_name = ['景点信息-分类后.xls','用户景点行为.xls','游记信息-分类后.xls','用户游记行为.xls','所有关系.xls'] file_name = ['scenery','scenery_action','artical','artical_action','relationship'] for i,j in zip(table_name,file_name): # df = pd.read_excel(i) # df.to_sql(j, engine,if_exists='replace') df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4', dtype={'column_name': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255, collation='utf8mb4_unicode_ci')})

df = pd.read_excel(i, encoding='utf-8') 4. 确认存入数据库时的参数是否正确。可以尝试使用不同的参数，例如： df.to_sql(j, engine, if_exists='replace', index=False, charset='utf8mb4', dtype={'...

import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/path/to/folder" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 selected_data = df[selected_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()，请看下这个代码，最终写入的EXCEL是不同的sheet，可以把读取到的数据，都卸载同一个sheet里面吗

import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/path/to/folder" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd...

import pandas as pd import os from glob import glob folder_path = "r'D:\test" # 例如：r'C:\data\excel_files' excel_files = glob(os.path.join(folder_path, "**.xlsx,recursive=True")) dfs = [] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) # 默认读取第一个工作表 dfs.append(df) # 合并所有DataFrame merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) merged_df.to_excel("merged_result.xlsx", index=False)哪些地方需要填自定义信息

import pandas as pd import glob import os def merge_excel_files(folder_path, output_file, file_pattern="*.xlsx"): all_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, file_pattern)) # 处理子目录中的...

import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score def process_single_file(file_path, output_dir, features, target_column): try: # 读取数据 df = pd.read_excel(file_path) df.columns = df.columns.str.strip() # 提取特征和目标 X = df[features] y = df[target_column] # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 特征归一化 scaler_X = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler_X.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) # 目标归一化 scaler_y = MinMaxScaler() y_train_scaled = scaler_y.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1)).flatten() y_test_scaled = scaler_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)).flatten() # 参数网格 param_grid = { 'kernel': ['rbf', 'poly'], 'C': np.logspace(-2, 3, 6), 'gamma': np.logspace(-4, 0, 5), 'epsilon': [0.05, 0.1, 0.2], 'degree': [2, 3] } # 建模与调参 svr = SVR(max_iter=10000, tol=1e-4) grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0) grid_search.fit(X_train_scaled, y_train_scaled) # 最佳模型预测 best_svr = grid_search.best_estimator_ y_test_pred = best_svr.predict(X_test_scaled) y_test_pred_original = scaler_y.inverse_transform(y_test_pred.reshape(-1, 1)).flatten() # 计算指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred_original) rmse = np.sqrt(mse) r2 = r2_score(y_test, y_test_pred_original) # 创建结果DataFrame file_name = os.path.basename(file_path) results = pd.DataFrame({ '文件名': [file_name], '最佳参数': [str(grid_search.best_params_)], '测试集MSE': [mse], '测试集RMSE': [rmse], '测试集R²': [r2] }) # 保存单独结果 output_path = os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(file_name)[0]}_结果.xlsx") os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) results.to_excel(output_path, index=False) return results except Exception as e: print(f"处理文件 {file_path} 时出错: {str(e)}") return None # 配置参数 INPUT_DIR = "microalgae" # 原始文件存放目录 OUTPUT_DIR = "SVR结果" # 结果输出目录 SUMMARY_FILE = "SVR模型汇总结果.xlsx" # 汇总文件名 FEATURES = ['T', 'Ph', 'Biomass', 'Time', 'Initial'] # 特征列 TARGET = 'Removel' # 目标列 # 获取所有Excel文件 all_files = [os.path.join(INPUT_DIR, f) for f in os.listdir(INPUT_DIR) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] # 处理所有文件并汇总结果 all_results = [] for file in all_files: print(f"正在处理文件: {file}") result = process_single_file(file, OUTPUT_DIR, FEATURES, TARGET) if result is not None: all_results.append(result) # 合并结果并保存 if all_results: summary_df = pd.concat(all_results, ignore_index=True) summary_df.to_excel(os.path.join(OUTPUT_DIR, SUMMARY_FILE), index=False) print(f"处理完成！共处理 {len(all_results)} 个文件，汇总结果已保存。") else: print("没有成功处理任何文件。")代码出现Found input variables with inconsistent numbers of samples

df = pd.read_excel(file_path) df.columns = df.columns.str.strip().str.lower() # 统一转小写 # 检查列是否存在 missing_cols = [c for c in features + [target_column] if c not in df.columns] if ...

import pandas as pd ex = pd.read_excel('豆瓣音乐Top250.xls', index_col=0) ex.to_csv("豆瓣音乐Top250.csv", encoding="utf-8") import pandas as pda import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.family'] = 'SimHei' mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False mpl.rcParams['font.size'] = 15 df = pd.read_csv('豆瓣音乐Top250.csv') display(df)

然后，使用pd.read_excel()函数读取名为"豆瓣音乐Top250.xls"的Excel文件，并将其存储在名为ex的变量中，设置index_col=0表示使用第一列作为索引列。接下来，使用ex.to_csv()函数将ex变量中的数据转换为...

修改代码import pandas as pd from pathlib import Path def extract_matching_pairs(main_excel, sample_csv, output_sheet="样本匹配结果"): try: # 1. 读取主Excel文件 with pd.ExcelFile(main_excel) as xls: df_main = pd.read_excel(xls, sheet_name=xls.sheet_names[1], converters={'card_num': str, 'card_batch': str}) print(f"已读取主文件工作表: {xls.sheet_names[1]}") # 2. 读取样本CSV文件 df_sample = pd.read_csv(sample_csv, dtype={'cardNum': str, 'cardBatch': str}) # 3. 数据清洗和键创建 def clean_key(s): """统一键格式：去除空格和.0后缀""" s = str(s).strip() return s[:-2] if s.endswith('.0') else s # 主文件键：card_num + card_batch df_main['匹配键'] = df_main['card_num'].apply(clean_key) + '|' + df_main['card_batch'].apply(clean_key) # 样本文件键：cardNum + cardBatch df_sample['匹配键'] = df_sample['cardNum'].apply(clean_key) + '|' + df_sample['cardBatch'].apply(clean_key) # 4. 找出两表共有的匹配键 common_keys = set(df_main['匹配键']).intersection(set(df_sample['匹配键'])) print(f"找到 {len(common_keys)} 组完全匹配的数据组合") # 5. 从样本文件中提取每组匹配的首尾记录 result_records = [] for key in common_keys: matched = df_sample[df_sample['匹配键'] == key] if not matched.empty: result_records.append(matched.iloc[0]) # 首条记录 if len(matched) > 1: result_records.append(matched.iloc[-1]) # 末条记录 # 6. 保存结果到主文件的新工作表 if result_records: result_df = pd.DataFrame(result_records).drop(columns=['匹配键']) with pd.ExcelWriter(main_excel, engine='openpyxl', mode='a') as writer: # 删除已存在的输出工作表 from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(main_excel) if output_sheet in wb.sheetnames: del wb[output_sheet] wb.save(main_excel)

import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from scipy.spatial.distance import cdist def optimized_matching(file1, file2, threshold=0.7): # 1. 数据加载与校验 df1...

请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件，并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数：", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数：", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称：", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型：", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行：\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')

from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化R、F、M字段数据 scaler = StandardScaler() data[['R', 'F', 'M']] = scaler.fit_transform(data[['R', 'F', 'M']]) # 输出标准化后的数据 print(data...

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialogfrom PyQt5 import QtCoreclass ExcelViewer(QMainWindow): def init(self): super().init() self.df = None # 初始值为 None self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) self.initUI() def initUI(self): self.setWindowTitle("Excel Viewer") self.resize(800, 600) # 添加查询按钮 self.button = QPushButton("查询", self) self.button.setGeometry(QtCore.QRect(340, 20, 80, 30)) self.button.clicked.connect(self.selectExcel) def selectExcel(self): # 弹出文件选择窗口 file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择Excel文件", "", "Excel Files (.xlsx .xls)") if file_path: # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model)class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def init(self, data): super().init() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1]if name == 'main': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer() excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改，不需要自己选择文件

好的，如果不需要手动选择文件，可以在 ExcelViewer 类的 initUI() 方法中直接调用 pd.read_excel() 方法读取固定的 Excel 文件，代码如下： python import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import ...

import pandas as pd def process_excel(input_path, output_path): # 读取Excel文件，获取所有工作表名称 excel_file = pd.ExcelFile(input_path) sheet_names = excel_file.sheet_names # 遍历每个工作表 for sheet_name in sheet_names: print(f"处理工作表: {sheet_name}") # 读取当前工作表的数据 df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) # 新增步骤：提取温度数值用于排序 df['温度数值'] = df['温度'].str.extract(r'(-?\d+)').astype(int) # 计算温度AD平均值（保持原始顺序） temp_ad_mean = df.groupby('温度', sort=False)['温度AD'].mean().reset_index() # 创建压力AD透视表（保持原始顺序） pivot_df = df.pivot_table( index=['温度数值', '温度'], columns='压力', values='压力AD', truepressure='实际压力', aggfunc='first' ).reset_index().drop(columns='温度数值') # 合并数据 merged_df = pd.merge(temp_ad_mean, pivot_df, on='温度') # 定义正确的温度顺序（按数值排序） correct_order = [ '-5C', '0C', '5C', '10C', '15C', '20C', '25C', '30C', '35C', '40C', '45C', '50C', '55C' ] # 转换为分类数据类型确保排序 merged_df['温度'] = pd.Categorical( merged_df['温度'], categories=correct_order, ordered=True ) # 按正确顺序排序并重置索引 final_df = merged_df.sort_values('温度').reset_index(drop=True) # 重命名列并指定列顺序 final_df = final_df.rename(columns={'温度AD': '温度AD平均值'}) pressure_order = ['5kPa', '63kPa', '125kPa', '188kPa', '250kPa', '313kPa', '375kPa', '438kPa', '500kPa'] final_df = final_df[['温度', '温度AD平均值'] + pressure_order + pressure_order] # 保存结果到新的Excel文件中的工作表 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl', mode='a') as writer: final_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) print(f"处理完成，结果已保存至：{output_path}") if name == "main": input_file = "C:/Users/Phoenix Wu/JOB/HouEngineerProject/HighPreciseSensor/MB300J/doc/mb300j-按产品分页.xlsx" # 输入

import pandas as pd # 读取整个Excel文件 xls = pd.ExcelFile('multi_sheet.xlsx') # 获取所有工作表名称 sheet_names = xls.sheet_names # 创建工作表字典 dfs = {sheet: xls.parse(sheet) for sheet in sheet...

# 引入pandas import ____ as _ # 读取‘固定资产信息.xls’表 df = pd.read_excel(r"______",sheet_name=0) # 输出内容显示前五行 print(df._) #检测重复值 print(df._) #删除重复值 print(df.___)

import pandas as pd df = pd.read_excel('./train.xls') df_test = pd.read_excel('./test.xls')

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# 引入pandas import ______ as ___ # 读取‘固定资产信息.xls’表 df = pd.read_excel(r"______",sheet_name=0) # 输出内容显示前五行 print(df.___) #检测重复值 print(df.___) #删除重复值 print(df.___)

import pandas as pd df = pd.read_excel('./train.xls') df_test = pd.read_excel('./test.xls')

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import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表

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