df1 = pd.DataFrame(mcl_list) df2 = pd.DataFrame(mclt_list) 要求创建DF3,且DF3等于DF1与DF2对应相加。已知DF1与DF2大小相同且均为二维
时间: 2024-09-08 08:00:43 浏览: 20
要创建DataFrame `df3`,它等于`df1`和`df2`对应位置的数据相加,你可以按照以下步骤操作:
首先,假设`mcl_list`和`mclt_list`都是具有相同形状(即列数和行数)的一维或二维数组。由于你提到它们大小相同且均为二维,我们可以直接对它们进行元素级别的加法。
```python
# 假设 mcl_list 和 mclt_list 是 DataFrame 的一列数据
df1 = pd.DataFrame(mcl_list)
df2 = pd.DataFrame(mclt_list)
# 创建 df3,将 df1 和 df2 的对应位置相加
df3 = df1.add(df2, axis='index') # 如果这两个 DataFrame 的索引对应,则axis='index'
# 或者如果你想要按列相加,可以设置 axis=1
# df3 = df1.add(df2, axis=1)
# 注意,如果 mcl_list 和 mclt_list 不是完全相同的长度,上述操作可能会抛出错误,如Shape of passed values不匹配。所以,确保它们有相同的维度和长度是非常重要的。
```
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df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel
你可以通过指定 sheet 名称的方式将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的不同 sheet 中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
# 将 df1 和 df2 对象写入到不同的 sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='train_data')
df2.to_excel(writer, sheet_name='test_data')
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
在上述代码中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,然后使用 pd.ExcelWriter() 方法创建了一个 ExcelWriter 对象 writer,并指定了要写入的 Excel 文件名称为 'output.xlsx'。接着,我们使用 to_excel() 方法将 df1 和 df2 对象分别写入到 writer 对象中的两个不同的 sheet 中,分别为 'train_data' 和 'test_data'。最后,我们使用 writer.save() 将写入的内容保存到 Excel 文件中。需要注意的是,这里的括号中不需要填写任何内容,因为我们已经在 pd.ExcelWriter() 方法中指定了要写入的 Excel 文件的名称。
df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())
这段代码中,首先使用了 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象 df1,并将 train_out 作为数据传入。接着使用 to_excel() 方法将 df1 对象写入到一个 Excel 文件中,这里的括号中应该填写文件的路径和名称,例如:df1.to_excel('output.xlsx') 表示将 df1 对象写入到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。如果你想要将 DataFrame 写入到已经存在的 Excel 文件中的指定 sheet 中,可以使用如下代码:df1.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1'),其中 sheet_name 表示要写入的 sheet 名称。请注意,这里需要事先安装 openpyxl 库,才能够使用 Pandas 中的 to_excel() 方法。