unique_values.to_excel

时间: 2023-10-08 16:05:19 浏览: 94
XLSX

提取唯一值&统计不重复个数.xlsx

很抱歉，我无法执行该操作。我是一个文本模型，没有直接的文件访问权限。你可以将 unique_values 转换为 DataFrame，并使用 Pandas 库的 to_excel 方法将其保存为 Excel 文件。以下是一个示例代码： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(unique_values) df.to_excel('unique_values.xlsx', index=False) ``` 这将创建一个名为 "unique_values.xlsx" 的 Excel 文件，其中包含 unique_values 的内容。请确保你已经安装了 Pandas 库。
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split_values = df[split_column].unique() # 获取所有唯一值 4. **创建子DataFrame并保存**：遍历分表规则，将大表按规则分割成多个小表，然后使用to_excel()函数保存为单独的Excel文件。 python for ...
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excel处理实例（二维表转一维表）

departments = data['部门'].unique().tolist() 或者，如果需要按姓名获取所有员工的年龄，可以这样操作： python ages = data.set_index('姓名')['年龄'].to_dict().values() 4. 结合Python和...

解释代码for name in data.index.get_level_values(0).unique(): temp_df = data.xs(name, level=0) temp_df.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=name)

这段代码是一个循环，它遍历了一个数据框(data)的第一级索引，并将每个索引值(name)对应的数据子集(temp_df)写入到一个Excel文件中(writer)的不同工作表(sheet_name)中。其中，xs()方法是用于获取数据框的子集的方法...

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name].values if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這句代碼日志框中數據内容遮擋了下拉輸入框

可以尝试将下拉框/滑动条的Frame设置为log_text的子控件，而不是包含在log_text的每个Frame中，这样下拉框/滑动条的Frame就会在log_text的上层，不会被数据内容遮挡。可以将以下修改加入代码中： ...

try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name] if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這個代碼中數據沒有正常顯示一列的數據

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) 改为： combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) 类似地，可以为scale指定宽度。

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name].values if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")將這段代碼中讀取的一列數據，根据顯示的數據在每行後面都要添加一個下拉輸入框

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 添加到frame_list中 frame_list.append(frame) except Exception as e: ...

请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并，并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空，通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的数据，然后使用层次聚类算法（Agglomerative Clustering）将数据分成18个簇，并将每个数据点的簇标签与原数据合并并排序。最后，将排序后的结果保存到一个 CSV 文件中，并...

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中一行数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name) row = df.iloc[0] # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for i, column_name in enumerate(df.columns): frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{column_name}: {row[column_name]}") label.pack(side=tk.LEFT) if isinstance(row[column_name], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=row[column_name], orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(row[column_name], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=["Option 1", "Option 2", "Option 3"]) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這句代碼中顯示數據需要顯示一列而不是一行，并且每運行一次需要將日志框中所有數據刪除

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk....

import openpyxl # 读取Excel文件 file = openpyxl.load_workbook('./智能合单POC数据（脱敏）_原始.xlsx') sheet = file.active # 将Excel数据转为DataFrame格式 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, values_only=True): data.append(row) df = pd.DataFrame(data, columns=[col.value for col in sheet[1]]) df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce' # 按日期分组，统计订单个数和车次 grouped = df.groupby('要求送货时间') result = pd.DataFrame({'订单个数': grouped.size(), '车次个数': grouped['车次'].nunique()}) print(result)报错为PS E:\数据建模> & C:/Users/asus/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe e:/数据建模/question4.py File "e:/数据建模/question4.py", line 369 grouped = df.groupby('要求送货时间') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是由于在 pd.to_datetime 函数调用的行末缺少了一个右括号。请在该行的末尾加上一个右括号，如下所示： python df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors...

出现以下代码错误：Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 27, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 进程已结束,退出代码1

result.to_excel(writer, index=False) writer.save() 在这个例子中，我们使用 reset_index 函数将每个数据框的索引重置为唯一的整数索引，并在拼接前使用 concat 函数将它们拼接在一起。这样可以确保拼接...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report, roc_curve, auc import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 计算并绘制ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data[target], pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)改进代码使用多元roc曲线

new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False) 注意：在这里，我们需要将目标变量进行 One-hot 编码，以便使用 multiclass_roc_auc_score() ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些方法可以在不同的子样本或特征子集上训练多个模型，然后将它们的预测结果进行投票或加权平均，得到最终的预测结果。以下是一个使用随机森林进行模型集成的示例...
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df = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx') # 统计每列缺失值个数 print('每列缺失值个数：') print(df.isnull().sum()) # 删除重复数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 对place_order_time数据进行处理...

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # ...
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