data=df.style.bar(subset=['金牌数'],vmin=0,vmax=40,color='tomato',align='zero').bar(subset=['银牌数'],vmin=0,vmax=38,color='green',align='zero')\ .bar(subset=['铜牌数'],vmin=0,vmax=35,color='lightblue',align='zero') 输出到excle没有改变

这段代码是将 pandas.DataFrame 中的某些列进行可视化，并返回一个样式化后的 DataFrame，但是它并没有修改原始的 DataFrame。如果你想将样式化后的数据输出到 Excel 文件中，可以使用 pandas.ExcelWriter 和 to_excel 方法，如下所示：

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 将样式化后的数据写入 Excel 文件中
data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

注意，上述代码需要安装 xlsxwriter 模块才能使用。如果你没有安装，可以使用 pip install xlsxwriter 命令进行安装。

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data=df.style.bar(subset=['金牌数'],vmin=0,vmax=40,color='tomato',align='zero').bar(subset=['银牌数'],vmin=0,vmax=38,color='green',align='zero')\ .bar(subset=['铜牌数'],vmin=0,vmax=35,color='lightblue',align='zero') data 输出到excle没有改变

这段代码没有修改原始的 DataFrame，而是对 DataFrame 进行样式化处理。如果你想将样式化后的数据输出到 Excel 文件中，可以使用以下方法：

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')

# 将样式化后的数据写入 Excel 文件中
data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

请注意，这里使用了 `openpyxl` 引擎，如果你没有安装该模块，请使用 `pip install openpyxl` 进行安装。此外，如果你在使用 Jupyter Notebook 等环境中运行这段代码，可能需要在最后添加 `display(data)`，以显示样式化后的 DataFrame。

num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text'] # index = df.loc[df['date'].isin([date1])].index[0] # data = df.loc[index] # value = data['text'] # 删除缺失值 # value.dropna(inplace=True) # value.apply(getWord) valu

这段代码中，num_rows = df.shape[0] 和 value = df.loc[num_rows, 'text'] 的作用已经在之前的问题中解释过了，这里不再赘述。

代码中的第 3、4 行是通过 loc 函数和 isin() 函数来定位 DataFrame 中符合条件的行。具体来说，代码中的 df['date'].isin([date1]) 表示筛选出 DataFrame 中 date 列中值为 date1 的行，然后使用 index[0] 获取该行的行号，该行号被赋值给变量 index。接着，代码中的 df.loc[index] 语句使用 loc 函数和行号为 index 来获取 DataFrame 中该行的所有数据，该数据被赋值给变量 data。

代码中的第 5 行是通过 data['text'] 获取该行的 text 列的值，该值被赋值给变量 value。

代码中的第 6 行是删除缺失值，这里的 value 变量应该是一个 Series 类型的数据，而不是 DataFrame 类型的数据。因此，可以使用 dropna() 方法来删除缺失值，该方法会在原地修改 value 变量的值。需要注意的是，如果 value 变量是 DataFrame 类型的数据，那么需要指定要删除缺失值的行或列，例如：

df.dropna(subset=['text'], inplace=True)

代码中的第 7 行是对 value 变量中的每个元素应用 getWord() 函数，但是这一行代码被注释掉了，因此实际上并没有执行这一步操作。

最后，代码中的 valu 变量没有被赋值，因此这一行代码实际上是没有意义的。