data = pd.read_excel('newskin.xlsx',header=None,names=['A','B','C','D','E']) # 将价格数据和稀有度数据分别存储到price和rarity列表中 price = [x[3] for x in data] rarity = [x[1] for x in data]优化这段代码

可以使用pandas的DataFrame的方法直接获取'A','B','C','D','E'这5列数据，然后再将价格数据和稀有度数据分别存储到price和rarity列表中，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('newskin.xlsx', usecols=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
price = data['D'].tolist()
rarity = data['B'].tolist()

这样做的好处是可以避免使用循环遍历整个Excel文件，提高代码的执行效率。

相关问题

df = pd.read_excel('newskin.xlsx',header=None,names=['A','B','C','D','E'])什么意思

这行代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数从名为 "newskin.xlsx" 的 Excel 文件中读取数据，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。其中，`header=None` 表示 Excel 文件中没有列名，`names=['A','B','C','D','E']` 指定了 DataFrame 对象中每列的名称。具体来说，这个 DataFrame 对象有五列，分别命名为 A、B、C、D、E。

用Python写一段代码，对newskin.xlsx中的第四列的第46行到第312行的数据进行处理，把其中八位数转换成“****-**-**”的格式

可以使用 openpyxl 模块来操作 Excel 文件，具体代码如下：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('newskin.xlsx')

# 选择第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 处理第四列的第46行到第312行的数据
for row in worksheet.iter_rows(min_row=46, max_row=312, min_col=4, max_col=4):
    for cell in row:
        # 如果单元格的值是八位数，则转换成“****-**-**”的格式
        if isinstance(cell.value, int) and len(str(cell.value)) == 8:
            cell.value = '{}-{}-{}'.format(str(cell.value)[:4], str(cell.value)[4:6], str(cell.value)[6:])

# 保存修改后的 Excel 文件
workbook.save('newskin_processed.xlsx')

注意，这段代码假设 Excel 文件中第一个工作表的名称为默认值“Sheet1”。如果不是，请先通过 `workbook.sheetnames` 获取所有工作表的名称，再通过 `workbook[sheetname]` 来选择工作表。