import pandas as pd # 读取excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 对每列数据进行降序排序 df = df.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).values) # 循环处理每列数据 for col in df.columns: # 创建条件筛选器，这里示范的是筛选大于等于90的数据 condition = df[col] >= 90 # 将符合条件的数据突出显示 df.loc[condition, col] = f'<span style="background-color: yellow">{df[col][condition]}</span>' # 保存到新的excel文件中 df.to_excel('sorted_and_filtered.xlsx', index=False)

这段代码的作用是读取名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件，并对每列数据进行降序排序，然后循环处理每列数据，将满足条件（大于等于90）的数据突出显示，最后将处理后的数据保存到名为 "sorted_and_filtered.xlsx" 的新 Excel 文件中。其中，使用了 Pandas 库对 Excel 文件进行读取和处理，使用了 apply() 和 loc[] 方法对每列数据进行处理和筛选。

相关问题

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 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('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

好的，以下是修改后的代码，添加了一个查询按钮和一个槽函数，点击查询按钮后会弹出一个文件选择窗口，用户选择Excel文件后，程序会读取该文件并在主窗口中显示：

import pandas as pd 
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5 import QtCore

class 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_()

注意事项：

1. `ExcelViewer` 类的构造函数中不再接收 `file_path` 参数，因为文件路径是在点击查询按钮后由用户选择的。
2. `ExcelViewer` 类中添加了一个 `selectExcel` 槽函数，用于响应用户点击查询按钮的事件。
3. `selectExcel` 槽函数通过调用 `QFileDialog.getOpenFileName` 方法弹出文件选择窗口，让用户选择 Excel 文件。
4. `selectExcel` 槽函数读取用户选择的 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象，如果读取成功则将其在主窗口中显示。

Add comments to my code below and return，import pandas as pd import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx') # 使用jieba进行分词，并去除停用词 stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')'} texts = [] for text in df['子过程描述']: words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] texts.append(words) print(texts) # 构建词典和文档向量 dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] print(corpus) # 计算TF-IDF特征向量 tfidf = models.TfidfModel(corpus) corpus_tfidf = tfidf[corpus] print(tfidf) print(corpus_tfidf) # 计算相似度 index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) similarity_matrix = index[corpus_tfidf] print(index) print(similarity_matrix.shape) # 标注相似度大于0.75的单元格 for i in range(similarity_matrix.shape[0]): for j in range(i + 1, similarity_matrix.shape[1]): if similarity_matrix[i, j] > 0.75: df.at[i, '子过程描述'] = str(df.at[i, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' df.at[j, '子过程描述'] = str(df.at[j, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' # 保存结果到Excel表格 df.to_excel(r'example_similarity.xlsx', index=False)

下面是代码的注释：

import pandas as pd
import jieba
from gensim import corpora, models, similarities

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx')

# 使用jieba进行分词，并去除停用词
stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')'}
texts = []
for text in df['子过程描述']:
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words]
    texts.append(words)
print(texts)

# 构建词典和文档向量
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
print(corpus)

# 计算TF-IDF特征向量
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
print(tfidf)
print(corpus_tfidf)

# 计算相似度
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
similarity_matrix = index[corpus_tfidf]
print(index)
print(similarity_matrix.shape)

# 标注相似度大于0.75的单元格
for i in range(similarity_matrix.shape[0]):
    for j in range(i + 1, similarity_matrix.shape[1]):
        if similarity_matrix[i, j] > 0.75:
            df.at[i, '子过程描述'] = str(df.at[i, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')'
            df.at[j, '子过程描述'] = str(df.at[j, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')'

# 保存结果到Excel表格
df.to_excel(r'example_similarity.xlsx', index=False)

注释中解释了每个步骤的作用：

1. 读取Excel表格数据，保存到dataframe对象df中。

2. 使用jieba对子过程描述列进行分词，并去除停用词。

3. 使用gensim中的Dictionary类构建词典，并将分词后的文本转换为文档向量。

4. 使用TF-IDF模型计算词语的权重，并得到TF-IDF特征向量。

5. 使用MatrixSimilarity计算文本之间的相似度，并保存到相似度矩阵中。

6. 遍历相似度矩阵，将相似度大于0.75的单元格标注出来。

7. 将结果保存到新的Excel表格中。