print(pd.read_excel(file_path,index_col=2,engine="openpyxl")) 我的这段代码想从第二列开始打印，但是我的运行结果确实前面两列也在最后打印了，这是为什么

该段Python代码使用pandas库读取Excel文件，通过`read_excel`函数，并指定了`index_col=2`表示将第二列设为索引，`engine="openpyxl"`则是指定使用openpyxl引擎处理Excel文件。如果实际运行结果包含了前两列而非只从第二列开始，可能是以下几个原因：

1. **索引设置错误**：确认`index_col=2`是否正确，可能是误输入了其他列的位置或者索引列不在预期位置。

2. **数据结构包含**：pandas默认会将列作为数据的一部分打印出来，包括索引列。如果数据框的第一两列不是索引，它们可能被当作数据部分一并显示了。

3. **DataFrame展示**：`print`函数可能默认显示所有列，你可以尝试调整`display.max_columns`参数来限制最多显示多少列。

4. **文件内容异常**：检查Excel文件的内容是否有特殊格式或者其他非预期的数据导致前两列也被读取进来。

要解决这个问题，可以尝试做如下的修改：

# 如果你想排除前两列，可以先选择性地取出你需要的列
selected_cols = [col for col in df.columns if col != 'index_column_1' and col != 'index_column_2']
df_to_print = df[selected_cols]
print(df_to_print)

# 或者在打印前跳过索引列
print(df.iloc[:, 2:])

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def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', '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')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.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，并判断，若不存在的字段跳过 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] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码，实现计算已有EXCEL的行数，然后对EXCEL内容进行追加

你可以使用 Pandas 库中的 `pd.read_excel()` 方法读取已有 Excel 文件，并使用 `shape[0]` 方法获取文件的行数，然后在追加数据时指定 `startrow` 参数为行数即可。下面是改造后的代码：

import os
import re
import pandas as pd
import zipfile

def unzip_and_append():
    # 解压缩文件
    with zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') as f:
        f.extractall("E:\daad\daaad")

    # 指定要查找的文件夹路径
    folder_path = "E:\daad\daaad"

    # 指定要选取的字段
    selected_columns = ['dsada', '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')]

    # 检查 Excel 文件是否存在
    writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx', engine='xlsxwriter')
    for xls_file in xls_files:
        # 构造文件路径
        file_path = os.path.join(folder_path, xls_file)
        
        # 获取已有 Excel 文件的行数
        try:
            startrow = pd.read_excel(writer, sheet_name=xls_file).shape[0] + 1
        except:
            startrow = 0

        # 使用 pandas 打开 XLS 文件
        df = pd.read_excel(file_path)

        # 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过
        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]

        # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中
        selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False,
                               startrow=startrow)

    # 保存并关闭新的 Excel 文件
    writer.save()
    writer.close()

unzip_and_append()

这样，代码就可以计算已有 Excel 文件的行数，并将新的数据追加到文件中。

import numpy import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): asc_file = pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True) file = numpy.array(asc_file) # print(file) data = read_message(file) return filter_step_size(data) def read_message(file): data = [] for item in file: sh = item[4] if "107" == sh: data.append(item) data = numpy.array(data) return data # print(data) def filter_step_size(data): diff_data = np.diff(data[:, 0]) # print(diff_data) success_sum = 0 fail_sum = 0 for i in diff_data: if 0.090 < i < 0.110: success_sum += 1 else: fail_sum += 1 return success_sum, fail_sum if __name__ == '__main__': fail_path = "E:\package\databin 11-03-2022 3-35-39 pm Messages File_wu55D_1A8.asc" success = read_asc(fail_path)[0] fail = read_asc(fail_path)[1] print("步长通过数{}".format(success)) print("步长未通过数{}".format(fail)) 检查一下这段代码的错误

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是可能存在逻辑问题。在函数`read_asc`中，调用了`read_message`函数来过滤数据，然后再调用`filter_step_size`函数来统计通过和未通过的步长数。这部分逻辑似乎是正确的。

但是在主程序部分，你两次调用了`read_asc`函数来获取成功和失败的步长数，这样会导致重复读取文件并进行相同的计算。你可以将`read_asc(fail_path)`的结果存储在一个变量中，然后使用这个变量来获取成功和失败的步长数。

此外，你在文件路径字符串中使用了反斜杠`\`，需要注意转义字符的问题。你可以使用原始字符串来处理这个问题，即在字符串前面加上`r`。

这是修改后的代码：

if __name__ == '__main__':
    fail_path = r"E:\package\databin 11-03-2022 3-35-39 pm Messages File_wu55D_1A8.asc"
    result = read_asc(fail_path)
    success = result[0]
    fail = result[1]

    print("步长通过数：{}".format(success))
    print("步长未通过数：{}".format(fail))

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。