代码错误:import pandas as pd # 读取第一个表格并保存表头 df = pd.read_excel('附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') header = df.columns.tolist() # 循环读取其余表格并拼接 dfs = [] for file in [ '附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ]: df_temp = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=1) df = dfs.append(df_temp) # 输出新表 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header)

时间: 2024-01-30 09:04:11 浏览: 81
XLS

pandas读取和保存excel文件

这段代码的问题在于`dfs.append(df_temp)`这一行代码,应该是`dfs.append(df_temp)`。 修改后的代码如下: ```python import pandas as pd # 读取第一个表格并保存表头 df = pd.read_excel('附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') header = df.columns.tolist() # 循环读取其余表格并拼接 dfs = [] for file in [ '附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ]: df_temp = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=1) dfs.append(df_temp) # 将所有表格拼接起来 df = pd.concat(dfs) # 输出新表 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header) ``` 在循环中,我们首先将读取的表格保存到列表中,最后使用`concat`方法将它们拼接起来。最后输出新表格的代码与之前相同。
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import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取.csv文件 folder_path = r'D:\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) X_list = [] y_list = [] for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [0]*256 # form = [] records = dfs beat = [0]*len(records) i = 0 for wave in records: form = last_char # print(wave) # print(form) # beat[i] = [wave, form] X = wave y = form X_list.append(X) y_list.append(y) # print('beat[{}] ='.format(i), beat[i]) # print('len(beat[{}]) ='.format(i), len(beat[i])) i = i + 1 # print(X_list) # print(y_list) # 划分特征与标签 X = X_list y = y_list # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy)怎么改

import numpy as np import pandas as pd train_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv") test_data = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv") #写入csv文件 columns = ['Age','Workclass','fnlgwt','Education','EdNum','MaritalStatus', 'Occupation','Relationship','Race','Sex','CapitalGain', 'CapitalLoss','HoursPerWeek','Country','Income'] #写入名称 df_train_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv', names=columns) #跳过表头 df_test_set = pd.read_csv('C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv', names=columns, skiprows=1) #删除ID序列号栏 df_train_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) df_test_set.drop('fnlgwt', axis=1, inplace=True) #用unknown替换? for i in df_train_set.columns: df_train_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) df_test_set[i].replace('?', 'Unknown', inplace=True) #去掉非int64类型数据中的点和空格 for col in df_train_set.columns: if df_train_set[col].dtype != 'int64': df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_train_set[col] = df_train_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(" ", "")) df_test_set[col] = df_test_set[col].apply(lambda val: val.replace(".", "")) # 将训练集导出为 csv 文件 df_train_set.to_csv('train_set.csv', index=False) # 将测试集导出为 csv 文件 df_test_set.to_csv('test_set.csv', index=False)

用Python帮我写一个程序:后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理: 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式,保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y,除此之外的13列赋值给X; 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型,方差阈值threshold设置为10,其他参数保持默认值; 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new; 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数,小数点后尾部的0无需保存,如:0.200直接保存成0.2,不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时,表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7;import os os.chdir(os.path.dirname(__file__)) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir='./data' student_answer_path='./csv_answer.csv'

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