air_data = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name), usecols=["结算账期", "结算网点代码", "发货日期", "供应商名称", "发货结算货物类型", "结算重量", "实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"')style_df是否是DataFrame文件

在你的代码中，style_df是样式化后的DataFrame对象，而不是原始的DataFrame对象。因此，style_df不是一个DataFrame文件。

如果你想检查原始的DataFrame对象是否已成功读取和创建，可以尝试使用以下代码：

import pandas as pd
import os

# 读取Excel文件
folder_path = 'path/to/folder'
file_name = 'filename.xlsx'
air_data = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name), usecols=["结算账期", "结算网点代码", "发货日期", "供应商名称", "发货结算货物类型", "结算重量", "实际支出"])

# 检查是否为DataFrame对象
if isinstance(air_data, pd.DataFrame):
    print('File is a DataFrame')
else:
    print('File is not a DataFrame')

这将检查air_data是否为DataFrame对象，并输出相应的结果。

相关问题

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

你可以尝试将代码修改为以下形式，使用`with`语句来自动关闭文件：

import os
import pandas as pd

# 设置目标文件夹路径
folder_path = r"D:/拆分后的工作簿"

# 获取文件夹下所有的Excel文件
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的DataFrame
combined_data = pd.DataFrame()

# 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中
for file in excel_files:
    print('Processing file:', file)
    excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
        sheet_data['Sheet'] = sheet_name
        combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True)

# 将合并的数据写入一个Excel文件
with pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    combined_data.to_excel(writer, index=False)

在这个修改后的代码中，我们使用`with`语句来创建ExcelWriter对象，并在代码块结束时自动关闭该对象。这样可以避免忘记手动关闭ExcelWriter对象而导致的文件无法保存的问题。

import os import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.metrics import r2_score # 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "/path/to/folder1" files1 = os.listdir(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4]) dfs1.append(df1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "/path/to/folder2" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1]) dfs2.append(df2) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 读取第三个文件夹中的所有csv文件 folder3_path = "/path/to/folder3" files3 = os.listdir(folder3_path) dfs3 = [] for file3 in files3: if file3.endswith(".csv"): file3_path = os.path.join(folder3_path, file3) df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6]) dfs3.append(df3) # 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True) # 训练k邻近回归模型 k = 5 model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) model.fit(df_X, df_y) # 读取测试数据 test_folder_path = "/path/to/test/folder" test_files = os.listdir(test_folder_path) test_dfs = [] for test_file in test_files: if test_file.endswith(".csv"): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, test_file) test_df = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[1,2,3,4]) test_dfs.append(test_df) # 将测试数据合并为一个DataFrame test_X = pd.concat(test_dfs, ignore_index=True) # 对测试数据进行预测 test_y_pred = model.predict(test_X) # 计算模型准确率 test_y_true = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[2,6]).values r2 = r2_score(test_y_true, test_y_pred) print("模型准确率：", r2)这段代码为什么不划分训练集和测试集进行训练再做预测

这段代码没有划分训练集和测试集进行训练再做预测，而是直接将所有数据合并为一个DataFrame进行训练和预测。可能是因为数据量比较小，划分训练集和测试集不会影响模型的性能评估，或者是因为数据量比较大，划分训练集和测试集会增加代码的复杂度和运行时间，而合并所有数据后训练和预测可以简化代码，并且可以利用更多的数据训练模型，提高模型的泛化能力。

然而，在实际应用中，为了有效评估模型的性能，一般还是需要将数据集划分为训练集和测试集进行训练和预测，并采用交叉验证等方法来进一步验证模型的鲁棒性和泛化能力。