码值表.xlsx 用pandas把该文件变成csv数据文件

好的，我明白了您的问题。这是一个数据处理的任务，需要使用Python中的pandas和openpyxl模块进行操作。以下是大致的代码实现： ``` import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取excel文件 df1 = pd.read_excel('大数据1年级数据.xlsx') df2 = pd.read_excel('大数据1年级朋友数据.xlsx') df3 = pd.read_excel('大数据1年级爱好数据.xlsx') df4 = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx') # 去除重复数据 df1.drop_duplicates(inplace=True) df2.drop_duplicates(inplace=True) df3.drop_duplicates(inplace=True) df4.drop_duplicates(inplace=True) # 将成绩数据中的nan替换为平均成绩 for subject in ['数学', '英语', '计算机']: df4[subject].fillna(df4[subject].mean(), inplace=True) # 删除成绩有效数据少于1门的学生 df4 = df4[df4[['数学', '英语', '计算机']].count(axis=1) >= 1] # 增加列“专业成绩总分”和“专业成绩平均分” df4['专业成绩总分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].sum(axis=1) df4['专业成绩平均分'] = df4[['数学', '英语', '计算机']].mean(axis=1) # 填充完整数据并导出到新文件 df1 = df1.merge(df2, on='学号', how='outer') df1 = df1.merge(df3, on='学号', how='outer') df1 = df1.merge(df4, on='学号', how='outer') df1.to_excel('大数据1年级数据（完整数据）.xlsx', index=False) # 按班级拆分表格并计算平均值 for i in range(1, 5): df_class = df1[df1['班号']==i] df_avg = df_class.groupby('姓名')[['数学', '英语', '计算机']].mean() df_avg.to_excel(f'学号+姓名统计大数据21N{i}班成绩信息.xlsx') # 统计本班不及格成绩最多的一门课程 df_fail = df_class[['数学', '英语', '计算机']].apply(lambda x: x<60) df_fail_count = df_fail.sum() max_fail = df_fail_count.idxmax() with open(f'学号+姓名统计本班信息.txt', 'w') as f: f.write(f'第{i}班不及格成绩最多的一门课程是{max_fail}') # 统计自己的寝室的平均成绩和不及格门数 my_dorm = df1[df1['寝室号']=='我的寝室号'] my_avg = my_dorm[['数学', '英语', '计算机']].mean() my_fail_count = (my_dorm[['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum() my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数']) my_info.to_csv('学号+姓名统计寝室信息.csv') # 统计自己的平均成绩和不及格门数 my_avg = df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']].mean() my_fail_count = (df1[df1['学号']=='我的学号'][['数学', '英语', '计算机']] < 60).sum() my_info = pd.concat([my_avg, my_fail_count], axis=0, keys=['平均成绩', '不及格门数']) my_info.to_csv('学号+姓名统计本人信息.csv') ``` 请注意，代码中的文件名和数据列名应根据实际情况进行修改。

<think>我们面临的任务涉及多个步骤，需要使用Python和R（根据引用内容，用户似乎混合使用了两种语言，但任务要求明确使用Python）。我们将按步骤分解： 1. 读取mpg.csv和predict_output.xlsx文件 - mpg.csv: 使用pandas读取CSV文件 - predict_output.xlsx: 使用pandas读取Excel文件（需要安装openpyxl或xlrd） 2. 替换mpg数据集中所有缺失值为4 - 使用fillna方法 3. 删除mpg的class列，并分别计算1999年和2008年制造车型的平均cty和hwy - 删除列：使用drop方法 - 按年份分组计算平均值：使用groupby 4. 使用Python自定义纳什效率系数（NSE）函数并计算predict_output.xlsx两列的NSE值 - NSE公式：$NSE = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(O_i - P_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(O_i - \bar{O})^2}$ - 其中O_i是观测值，P_i是预测值，$\bar{O}$是观测值的平均值 5. 按drv分组绘制displ与hwy的散点图并导出为jpg文件 - 使用matplotlib或seaborn绘图，按drv分组可以用不同颜色标记 - 保存为jpg：使用plt.savefig 6. 将predict_output.xlsx数据保存为.npy文件（numpy二进制格式），并将计算后的NSE值导出到Excel文件的Sheet1，同时将原始数据保存到该文件的Sheet2。 - 保存为.npy：使用numpy.save - 导出Excel：使用pandas.ExcelWriter，将NSE值（可能是一个标量）和原始数据分别写入不同sheet 注意：引用中提到了R和二进制文件读取，但我们的任务要求用Python。因此，我们将忽略R相关的引用（如引用[1][3][4][5]），而引用[2]关于二进制读取的内容可以借鉴，但我们使用numpy保存.npy会更方便。 步骤详细代码： 步骤1：读取文件 mpg = pd.read_csv('mpg.csv') predict_output = pd.read_excel('predict_output.xlsx', engine='openpyxl') # 需要安装openpyxl 步骤2：替换缺失值为4 mpg.fillna(4, inplace=True) 步骤3：删除class列，按年份分组计算平均cty和hwy mpg.drop('class', axis=1, inplace=True) # 假设年份列名为'year' avg_mpg = mpg.groupby('year')[['cty','hwy']].mean() 步骤4：自定义NSE函数并计算 def nse(observed, predicted): numerator = ((observed - predicted) ** 2).sum() denominator = ((observed - observed.mean()) ** 2).sum() return 1 - numerator/denominator # 假设predict_output有两列：'Observed'和'Predicted' nse_value = nse(predict_output['Observed'], predict_output['Predicted']) 步骤5：按drv分组绘制散点图并保存为jpg import matplotlib.pyplot as plt # 按drv分组，用不同颜色 groups = mpg.groupby('drv') for name, group in groups: plt.scatter(group['displ'], group['hwy'], label=name) plt.legend() plt.xlabel('displ') plt.ylabel('hwy') plt.savefig('scatter.jpg', dpi=300) # 可调整dpi控制质量 步骤6：保存数据 # 保存predict_output为.npy import numpy as np np.save('predict_output.npy', predict_output.values) # 保存为numpy数组 # 将NSE值导出到Excel的Sheet1，原始数据到Sheet2 # 注意：NSE值是一个标量，我们需要将其放入DataFrame才能写入Excel from pandas import DataFrame nse_df = DataFrame([nse_value], columns=['NSE']) with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: nse_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) predict_output.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) 但是，步骤6中要求将计算后的NSE值导出到Sheet1，原始数据到Sheet2，我们已实现。 注意：任务要求中mpg数据集的年份列可能是'year'，但实际数据中列名可能不同，请根据实际情况调整。 由于用户提供的引用中有R代码，但我们的任务用Python完成，因此忽略R相关引用。 下面我们写出完整的代码：</think>### 数据分析练习解决方案 我将逐步解决您的数据分析任务，使用Python（pandas + matplotlib + numpy）完成所有操作。以下是完整代码和详细说明： ```python # 步骤1：导入所需库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1. 读取数据文件 mpg = pd.read_csv('mpg.csv') # 读取CSV文件 predict_output = pd.read_excel('predict_output.xlsx') # 读取Excel文件[^1][^4] # 2. 替换mpg缺失值为4 mpg_filled = mpg.fillna(4) # 所有缺失值替换为4 # 3. 数据处理 # 删除class列 mpg_clean = mpg_filled.drop('class', axis=1) # 计算按年份分组的平均值 yearly_avg = mpg_clean.groupby('year').agg({ 'cty': 'mean', 'hwy': 'mean' }).reset_index() print("1999年和2008年平均油耗:") print(yearly_avg) # 4. 自定义NSE函数 def nash_sutcliffe(observed, predicted): """计算纳什效率系数(NSE)""" numerator = np.sum((observed - predicted) ** 2) denominator = np.sum((observed - np.mean(observed)) ** 2) return 1 - (numerator / denominator) # 计算两列的NSE值 obs_col = predict_output.columns[0] # 假设第一列为观测值 pred_col = predict_output.columns[1] # 假设第二列为预测值 nse_value = nash_sutcliffe(predict_output[obs_col], predict_output[pred_col]) print(f"\n纳什效率系数(NSE): {nse_value:.4f}") # 5. 可视化并导出为JPG # 按drv分组绘制散点图 drv_groups = mpg_clean.groupby('drv') plt.figure(figsize=(10, 6)) for name, group in drv_groups: plt.scatter(group['displ'], group['hwy'], label=name, alpha=0.7) plt.title('发动机排量(displ)与高速油耗(hwy)关系') plt.xlabel('发动机排量(L)') plt.ylabel('高速油耗(mpg)') plt.legend(title='驱动类型(drv)') plt.grid(True) # 导出为JPG文件[^2] plt.savefig('displ_vs_hwy.jpg', dpi=300, bbox_inches='tight', format='jpg') plt.close() # 6. 数据保存操作 # 保存为.npy文件 np.save('predict_output.npy', predict_output.values) # 创建Excel写入器 with pd.ExcelWriter('processed_output.xlsx') as writer: # 创建包含NSE值的DataFrame nse_df = pd.DataFrame({ 'NSE': [nse_value], '计算时间': [pd.Timestamp.now()] }) # 将NSE值写入Sheet1 nse_df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 将原始数据写入Sheet2 predict_output.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) print("\n所有操作已完成!") ``` ### 关键步骤说明： 1. **数据读取**： - CSV文件使用`pd.read_csv()` - Excel文件使用`pd.read_excel()`[^1][^4] 2. **缺失值处理**： - `fillna(4)`将所有缺失值替换为4 3. **数据操作**： - 删除列：`drop('class', axis=1)` - 分组计算：`groupby().agg()`计算不同年份的平均值 4. **NSE计算**： - 自定义函数实现纳什效率系数公式： $$NSE = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(O_i - P_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(O_i - \bar{O})^2}$$ 其中$O_i$为观测值，$P_i$为预测值，$\bar{O}$为观测均值 5. **可视化导出**： - 按`drv`分组绘制散点图 - `savefig()`导出为JPG格式，设置dpi=300保证质量[^2] 6. **数据保存**： - `.npy`格式：`np.save()`保存NumPy二进制格式 - Excel多sheet：使用`ExcelWriter`将NSE值和原始数据分别存入不同sheet ### 注意事项： 1. 确保安装所需库： ```bash pip install pandas matplotlib numpy openpyxl xlrd ``` 2. 文件路径：如果文件不在当前目录，需提供完整路径 3. 列名假设：代码中假设predict_output的前两列分别为观测值和预测值 4. 图像质量：通过`dpi`参数控制输出JPG的分辨率（300为印刷质量） ### 相关问题 1. 如何处理Excel文件中包含多个工作表的情况？ 2. 除了JPG格式，如何将可视化结果导出为PNG或PDF格式？ 3. 在数据清洗阶段，有哪些其他常用的缺失值处理方法？ 4. 如何优化matplotlib图表的美观度和信息传达效果？ 5. 除了NSE，还有哪些常用的模型评估指标适用于回归问题？