代码：import os import pandas as pd print("开始计算一口价") folder_path = "D:/一口价生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价及升价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], int) or isinstance(row["活动"], float): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = int(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 将“活动”列中所有数值都以int类型输出了，请修改代码输出类型位：如果是int类型，则输出int类型。是float类型，就输出float类型。，

时间: 2024-04-26 16:26:36 浏览: 169
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python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

代码： import os import pandas as pd print("开始计算一口价") folder_path = "D:/一口价生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价及升价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], int): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = int(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], float): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = float(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 修改后的代码中，增加了判断“活动”列中是否为float类型的判断条件，并针对不同类型输出对应类型的数据。
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详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xls') # 读取特定工作表 df_sheet1 = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1') # 读取多个工作表 dfs = pd.read_excel('example....

代码：import os import pandas as pd folder_path = "D:/活动生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) # only save the 7-digit 商品编码 product_code = str(row["商品编码"]) if len(product_code) == 7: new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 没法保存商品编码为0开头的商品编码，例如商品编码为：0311069的商品编码不能保存，我需要将0开头的商品编码能进行计算的同时也保存下来

new_file_name = "一口价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_...

import pandas as pd import os folder_path = r'D:\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_list)) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [] form = [] records = dfs for record in records: wave = record form = last_char print(wave) print(form) # print(records)麻烦改一下

import pandas as pd import os folder_path = r'D:\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 打印结果 print(df_all) df_all = pd.DataFrame(df_all) df_all.to_excel('all.xlsx',index=False)，设置内容格式

file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 设置内容格式 font = Font(name='Arial', size=12, bold=False...

import pandas as pd import os csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N' csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_folder_path)) last_char = csv_folder_name[-1] csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')] dfs = [] for csv_file in csv_files: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) last_file_content = pd.read_csv(csv_files[-1], header=None) wave = [] form = [] records = dfs for record in records: wave = record form = last_char # print(wave) # print(form) print(records)将此段代码改写成上述程序

import pandas as pd import os csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N' # 使用os库中的os.path.basename()和os.path.normpath()函数获取文件夹名称 csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath...

将以下代码：import os import pandas as pd folder_path = "D:/活动生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) # convert product code to 7 digits product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 生成一个exe文件，并可以让我下载使用

为了将Python代码转换为可执行文件（exe文件），你可以使用PyInstaller库。首先，你需要在命令行中安装PyInstaller库： pip install pyinstaller 安装完成后，打开命令行，进入代码所在目录，运行以下命令...

import pandas as pd import wfdb from sklearn.model_selection import train_test_split import os import csv import numpy as np folder_path = r'C:\Users\bubble\PycharmProjects\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [] form = [] records = dfs for record in records: wave = record form = last_char #print(wave) #print(form) W = [wave, form] T = [W] T = np.array(T) #划分特征与标签 X =T[:, :-1] y =T[:, -1] print(X) print(y)这段代码有错误吗？该怎么改

subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir...

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('...

import os import pandas as pd # 设置文件夹路径 folder_path = 'path/to/folder' # 获取文件夹中的文件列表 file_list = os.listdir(folder_path) # 遍历文件列表，找到您需要的子文件夹 for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file) # 处理.csv文件 # ...在此基础上读取.csv文件名的最后一个字符作为输出

文件的一部分，可以使用以下代码： python output = csv_file[-5] # 假设.csv文件名的最后一个字符是数字或字母，使用索引-5获取它 print(output) # 输出该字符 请注意，这仅适用于.csv文件名的最后一个...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = 'C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): # 只读取excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path,dtype=str) dfs.append(df) # 合并所有数据 merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=False) #读取合并的merged_df的数据 print(merged_df.head()) merged_df.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\stuty' '.xlsx') print('done')

这段代码的功能是读取指定文件夹内的所有Excel文件，并将它们合并为一个Excel文件。在合并过程中，所有的内容都被转换为字符串格式。 首先，我们使用os模块的listdir函数获取指定文件夹内的所有文件名。然后，我们...

import pandas as pd import os # 读取.csv文件 folder_path = r'D:\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [0]*256 # form = [] records = dfs beat = [0]*len(records) i = 0 for wave in records: form = last_char # print(wave) # print(form) beat[i] = [wave, form] # print('beat[{}] ='.format(i), beat[i]) # print('len(beat[{}]) ='.format(i), len(beat[i])) i = i + 1 # 划分特征与标签 X = beat[:, 0] y = beat[:, 1] print(X, y)怎么改

在你的代码中，beat是一个列表，其中每个元素都是一个列表，其中第一个元素是wave，第二个元素是form。在最后一行代码中，你尝试使用[:, 0]和[:, 1]对beat进行切片来获取X和y，但这样做是不正确的，...

import os import zipfile import pandas as pd def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\dsad\dsad据\d8.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\dsad\dsad据") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\王dsad\dsad据" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsad', 'dasda','工dadsa'] # 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')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('E:\dsad\dsad据\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") selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下，写一段去除特殊符号，非法字符的正则表达式

import pandas as pd import re def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\dsad\dsad据\d8.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\dsad\dsad据") # 解压位置 f.close() ...

import os import pandas as pd import time while True: start = time.perf_counter() def get_txt_files(folder_path): files = [] try: for root, dirs, filenames in os.walk(folder_path): for filename in filenames: if filename.endswith(".txt"): files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, filename))) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return files def combine_txt_files(txt_files): content = "" try: for txt_file in txt_files: with open(txt_file, "r") as f: content += f.read() except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return content def write_combined_content_to_file(content, file_path): try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) def txt_to_excel(txt_file, excel_file): try: df = pd.read_csv(txt_file, delimiter="\t", header=None) df.to_excel(excel_file, index=False, header=None) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path="D:\\測試log\\123.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path) end = time.perf_counter() print('運行時間為:{}秒'.format(end-start)) time.sleep(30)

这是一段 Python 代码，主要功能是将指定文件夹中的所有 .txt 文件合并为一个文件，并将合并后的内容转换为 Excel 文件。 首先使用 os.walk 函数获取指定文件夹中所有的 .txt 文件路径，然后使用 open 函数读取...
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。