for col in selected_data.columns: if selected_data[col].dtype == 'datetime64[ns]': selected_data[col] = selected_data[col].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')，使用此代码需要实例化哪个

此代码需要实例化选取的数据框 `selected_data`。在你的代码中， `selected_data` 是通过 `df[valid_columns]` 这个语句选取的，因此你无需实例化 `selected_data`，只需要确保在此之前已经实例化了 `df` 即可。例如，在读取 XLS 文件时，你使用了 `df = pd.read_excel(file_path)`，这里实例化了 `df`。所以在循环中，可以直接使用 `selected_data[col]` 来访问选取的字段。

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f = zipfile.ZipFile(f"E:\ADFG\ADFG\ADFG2.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:ADFGxADFGx") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\ADFG\ADFG" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['HHHHH', 'GDGGD'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\ADFG\ADFG\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()优化这个代码，使每次读取xls指定字段的时候，打印当前字段数据的类型

可以将代码中的以下部分进行修改：

# 选取指定的字段
valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns]
if len(valid_columns) < len(selected_columns):
    print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them")
# 去除特殊符号和非法字符
for col in valid_columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x)))
    df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x)))
selected_data = df[valid_columns].astype(str)

改为：

# 选取指定的字段
valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns]
if len(valid_columns) < len(selected_columns):
    print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them")
# 循环对每个字段进行操作并打印数据类型
for col in valid_columns:
    col_data = df[col].astype(str)
    print(f"Data type of column {col}: {col_data.dtype}")
    col_data = col_data.apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x)))
    col_data = col_data.apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x)))
    selected_data[col] = col_data

这样修改后，每次选取指定字段时都会循环对每个字段进行操作，并打印出该字段的数据类型。

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipji1e() 改造下代码，把所有读取到的内容都以文本形式写入到excel里面

def zipji1e():
f = zipfile.ZipFile("E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置
for file in f.namelist():
f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置
f.close()

# 指定要查找的文件夹路径
folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq"
# 指定要选取的字段
selected_columns = ['weqe', 'dasda']
# 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件
xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')]
# 创建一个新的 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter("E:\qqqqq\qqqqq\dsad.xlsx")
# 循环对每个 XLS 文件进行操作
for xls_file in xls_files:
# 构造文件路径
file_path = os.path.join(folder_path, xls_file)
# 使用 pandas 打开 XLS 文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 选取指定的字段
valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns]
if len(valid_columns) < len(selected_columns):
print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them")
# 去除特殊符号和非法字符
for col in valid_columns:
df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x)))
df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x)))
# 将选取的数据转换为文本形式
selected_data = df[valid_columns].astype(str)
# 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中
selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file)
# 保存并关闭新的 Excel 文件
writer.save()
writer.close()

zipji1e()

改造后的代码中，将选取的数据使用 `astype(str)` 转换为文本形式，然后再写入到 Excel 文件中。这样做可以确保所有读取到的内容都以文本形式写入到 Excel 文件中。