def saveData(datalist, savepath): print("save...") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8") # 创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) # 创建工作表 # 制作表头 col = ("电影详情链接", "图片链接", "中文名", "评分", "评价数", "概述", "上映年份","制片国家","类型") for i in range(0, len(col)): sheet.write(0, i, col[i]) for i in range(0, 250): # print("第%d条"%(i+1)) data = datalist[i] for j in range(0, len(col)): sheet.write(i + 1, j, data[j]) book.save(savepath) # 保存

这段代码是用来将一个数据列表datalist写入到Excel文件中的。其中，使用xlwt模块创建一个Workbook对象book，并在其中添加一个名为“豆瓣电影Top250”的工作表sheet。接着，使用循环将表头信息写入到第一行。然后，遍历datalist中的前250个数据，将其中的每个字段依次写入到sheet中的对应单元格中。最后，使用Workbook对象的save方法将其保存到指定的文件路径savepath中。

相关问题

给出上述代码所使用的每个数据结构的名称、标识符以及它们之中每个数据项、记录、文卷和系的标识、定义、长度及它们之间的层次的或表格的相互关系。def askURL(url): head = { #模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } #用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容） request = urllib.request.Request(url,headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e,"code"): print(e.code) if hasattr(e,"reason"): print(e.reason) return html #保存数据 def saveData(datalist,savepath): print("save....") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): print("第%d条" %(i+1)) data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存 def saveDataDB(datalist,dbpath): init_db(dbpath) conn = sqlite3.connect(dbpath) cur = conn.cursor() for data in datalist: for index in range(len(data)): if index == 4 or index == 5: continue data[index] = '"'+data[index]+'"' sql = ''' insert into movie250 ( info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) values(%s)'''%",".join(data) # print(sql) cur.execute(sql) conn.commit() cur.close() conn.close() def init_db(dbpath): sql = ''' create table movie250 ( id integer primary key autoincrement, info_link text, pic_link text, cname varchar, ename varchar, score numeric , rated numeric , instroduction text, info text ) ''' #创建数据表 conn = sqlite3.connect(dbpath) cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) conn.commit() conn.close()

根据您提供的代码片段，以下是代码中使用的数据结构的名称、标识符以及它们之间的关系：

1. `head`：字典类型的变量，表示模拟浏览器头部信息，用于向豆瓣服务器发送消息。

2. `request`：`urllib.request.Request`对象，用于发送HTTP请求并包含URL和头部信息。

3. `html`：字符串类型的变量，用于存储从豆瓣服务器返回的HTML内容。

4. `response`：`urllib.request.urlopen`函数返回的响应对象，包含从服务器接收到的HTTP响应。

5. `datalist`：列表类型的变量，存储从豆瓣电影Top250页面解析得到的数据项。

6. `savepath`：字符串类型的变量，表示保存数据文件的路径。

7. `book`：`xlwt.Workbook`对象，表示一个Excel工作簿。

8. `sheet`：`book.add_sheet`函数返回的工作表对象，表示Excel工作簿中的一个工作表。

9. `col`：元组类型的变量，包含Excel表格中的列名。

10. `data`：列表类型的变量，表示每一条电影数据。

11. `dbpath`：字符串类型的变量，表示SQLite数据库文件的路径。

可以看出，主要使用了字典、字符串、列表、Excel工作簿、工作表和SQLite数据库等数据结构。这些数据结构之间的关系如下：

1. `head`用于构建`request`对象，并作为其头部信息。

2. `request`对象被用于发送HTTP请求，并接收到的响应存储在`html`字符串中。

3. `datalist`列表存储从豆瓣电影Top250页面解析得到的电影数据项。

4. `saveData`函数使用`datalist`和`savepath`参数，将数据保存到Excel表格中。

5. `saveDataDB`函数使用`datalist`和`dbpath`参数，将数据保存到SQLite数据库中。

6. `init_db`函数用于初始化SQLite数据库，创建名为`movie250`的数据表。

请注意，这只是根据代码片段推测的数据结构和关系，并不代表完整的系统实现。如果您有更多特定的代码或系统信息，我可以为您提供更准确的分析。

请问如何利用pandas函数代替下列代码：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i)

可以使用pandas中的日期范围函数(pd.date_range)替换generate_time_series函数，代码如下：

import pandas as pd

def VALIDITY(timelist, thedata):
    datalist1 = []
    datalist2 = []
    thedata1 = thedata.values
    for i in range(1, len(timelist)):
        TFlis = []
        for j in range(len(thedata1)):
            if timelist[i-1] <= thedata1[j][2] < timelist[i]:
                TFlis.append(thedata1[j][6])
        datalist1.append(TFlis)
    for i in datalist1:
        datalist2.append((i.count("T"))/len(i))
    return datalist2

time_hour = pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq='H')
time_day = pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq='D')
x1 = range(len(VALIDITY(time_hour, data1)))
x2 = range(len(VALIDITY(time_day, data1)))

其中pd.date_range(start, end, freq)可以生成指定范围和频率的时间序列。具体用法可以查看pandas官方文档。