import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取除第一行和第一列以外的数据，保存到列表中 data_list = df.iloc[1:, 1:].values.tolist() # 输出结果 print(data_list) 代码报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

根据错误提示，这个代码是无法读取xlsx格式的Excel文件，只能读取xls格式的Excel文件。你可以尝试将data.xlsx另存为xls格式的Excel文件，或者使用pandas库中的read_excel函数的另一个参数engine来指定使用openpyxl引擎读取xlsx格式的Excel文件，例如：

df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')

这样应该就可以读取xlsx格式的Excel文件了。

相关问题

代码错误：import pandas as pd # 读取第一个表格并保存表头 df = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') header = df.columns.tolist() # 循环读取其余表格并拼接 for file in [ '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ]: df_temp = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=1) df = df.append(df_temp) # 输出新表 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header)

这段代码可能出错的原因是文件名没有写对或者文件路径不正确。请确保文件名和路径与实际文件匹配，并且文件在当前工作目录或者指定的路径中可用。

另外，如果文件名中包含空格或者其他特殊字符，需要使用引号将文件名括起来，例如：

df = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx')

可以改为：

df = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx')

或者：

df = pd.read_excel(r'C:\data\附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx')

其中`r`表示将字符串转义字符原样输出，可以避免一些路径中的转义符号被误解释。同时，也要确保指定的路径存在，文件名正确。

解释下列代码import pandas as pd from scipy.stats import chi2_contingency import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 读取Excel文件 df = pd.read_excel("大学生职业选择意向影响因素调查2.1合并.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 对每一列进行频数计算 for col in df.columns: freq = df[col].value_counts() print(freq) freq_data = {} for col in df.columns: freq_data[col] = df[col].value_counts() # 将频数数据转换为DataFrame格式 freq_table = pd.DataFrame(freq_data) # 显示结果 print(freq_table) # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel("大学生职业选择意向影响因素调查2.1合并.xlsx", sheet_name="Sheet1") cols1 = df.columns[:25] cols2 = df.columns[25:28] results = [] # 对每一对列进行卡方分析 for col1 in cols1: for col2 in cols2: observed = pd.crosstab(df[col1], df[col2]) chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed) results.append({'column1': col1, 'column2': col2, 'chi2': chi2, 'p': p}) # 输出结果 for result in results: print(result)

这段代码的作用是对读取的 Excel 文件进行数据分析。具体来说，它实现了以下功能：

1. 导入 pandas 和 scipy.stats 库，以及禁止警告输出
2. 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 格式
3. 对每一列进行频数计算，并输出结果
4. 将每一列的频数数据转换为 DataFrame 格式，并输出结果
5. 对 DataFrame 中的每一对列进行卡方分析，并输出结果

其中，卡方分析用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。具体来说，它计算了观测值与期望值之间的差异，然后将其转换为卡方值，并计算相应的 p 值。如果 p 值小于某个显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个变量之间存在相关性。