pd.DataFrame(np.c_["1",lines,np.round(xu)],columns=["起点","终点","固定需求"]).to_excel(r"D:\桌面\2023-51MCM-Problem B\新建 XLSX 工作表 (2).xlsx")
时间: 2023-09-26 21:14:55 浏览: 35
这段代码是将一个三列的 numpy 数组转化为 pandas 的 DataFrame 后输出到 Excel 文件中。其中第一列是字符串 "1",第二列是变量 lines,第三列是变量 xu 四舍五入后的结果。Excel 文件的路径为 "D:\桌面\2023-51MCM-Problem B\新建 XLSX 工作表 (2).xlsx"。
相关问题
df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。
pd.DataFrame(np.c_["1",lines,mt],columns=np.r_["0",["起点","终点"],date]).to_excel(r"D:\桌面\2023-51MCM-Problem B\新建 XLSX 工作表 (3).xlsx")
这段代码使用了NumPy和Pandas库来创建一个DataFrame,并将其保存为Excel文件。np.c_是用于按列连接两个数组的NumPy函数,而np.r_是用于按行连接两个数组的函数。"1"、lines和mt是要连接的三个数组。columns参数指定了DataFrame的列名,其中["起点","终点"]是一维数组,而date是另一个一维数组。to_excel()方法将DataFrame保存为Excel文件。
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