a-pd.read_excel('C:\Users\Administrator\Desktop\Shibor历史数据.xlsx')

时间: 2023-10-29 18:07:30 浏览: 82
As an AI language model, I do not have access to your local files. However, assuming that you are using pandas library in Python to read an Excel file named "Shibor历史数据.xlsx" from your desktop, the correct syntax would be: import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Shibor历史数据.xlsx') Note that the "r" before the file path is used to specify a raw string, which allows us to use backslashes without escaping them.
相关问题

OSError: [Errno 22] Invalid argument: '"C:\\Users\\86150\\Desktop\\Shibor历史数据.xlsx"'

This error message indicates that there is an issue with the file path specified for the Excel file "Shibor历史数据.xlsx". The file path contains an invalid character or is not formatted correctly. You can try the following steps to fix this error: 1. Check if the file path is correct and valid. Make sure that the file exists in the specified location and that the file name is spelled correctly. 2. Check if there are any special characters or spaces in the file path. If yes, remove them or replace them with valid characters. 3. Ensure that the file path is enclosed in double quotes (") if it contains spaces or special characters. 4. If the file is open in another program or is being used by another process, close all instances of the file and try again. 5. If none of the above steps work, try moving the Excel file to a different location with a shorter file path or try renaming the file with a shorter name. If the above steps do not resolve the issue, you may need to seek further assistance from a technical expert.

可以通过修改该小程序,最终实现利用shibor.csv数据中的shibor列中的2000个数据(比如20101130~20181130)作为研究对象,将shibor序列分为5个长度一段(共400段),利用可见图算法将生成每段的图,并统计400段中重复出现次数最多的一个图。 。 import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt series=[3,4,3.5,3.9,7.8] temp=pd.DataFrame([]) def vg(series): n=len(series)#返回数组中元素的总数 for i in range(2,n+1): temp.loc[i-1,0]=i-1 temp.loc[i-1,1]=i nnn1=n-1 for i in range(1,n-1): for j in range(i+2,n+1): poke=1 slope0=float((series[j-1]-series[i-1]))/(j-i) for k in range(i+1,j): if float((series[k-1]-series[i-1]))/(k-i)<slope0: poke=poke*1 else: poke=poke*0 if poke==1: nnn1=nnn1+1 temp.loc[nnn1,0]=i temp.loc[nnn1,1]=j return temp Re=vg(series) Re=np.array(Re) gg1=list(Re) G=nx.Graph(gg1) nx.draw_networkx(G,node_size = 400)

可以通过修改该小程序实现你的需求。以下是一个修改的示例代码: ``` import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('shibor.csv') series = data['shibor'].values # 将shibor序列分为5个长度一段(共400段) n = len(series) m = 400 sub_len = int(np.ceil(n/m)) sub_series = [series[i*sub_len:(i+1)*sub_len] for i in range(m)] # 统计每段中出现次数最多的一个图 max_count = 0 max_graph = None for i in range(m): sub_data = pd.DataFrame({'value': sub_series[i]}) temp = pd.DataFrame([]) Re = vg(sub_series[i]) Re = np.array(Re) gg1 = list(Re) G = nx.Graph(gg1) count = len([c for c in nx.connected_components(G)]) if count > max_count: max_count = count max_graph = G # 绘制出现次数最多的一个图 nx.draw_networkx(max_graph, node_size = 400) plt.show() ``` 需要注意的是,该代码中使用了`shibor.csv`文件,需要将该文件与代码文件放在同一目录下。另外,该代码中的`vg`函数与原始代码中的`vg`函数相同。

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