tb456=read_xlsx('vm.xlsx') %>% 错误: unexpected input在"tb456=read_xlsx('vm.xlsx') "里

时间: 2024-05-25 13:10:56 浏览: 117
ZIP

xlsx.full.js，JS生成excle文件，可设置行高

这个错误可能是因为你在代码中使用了管道操作符 `%>%`，但是没有加载 `magrittr` 包或者加载了但是没有正确引用。你可以尝试在代码开头加上 `library(magrittr)`，或者使用 `dplyr` 包中的管道操作符 `%>%`。另外，你也需要确保已经安装了 `readxl` 包，否则也会出现类似的错误。
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import tkinter as tk import pandas as pd from tkinter import messagebox # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', sheet_name='總表') # 创建GUI窗口 window = tk.Tk() window.title('物料进出库管理') window.geometry('400x200') # 进货函数 def add_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行加操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index: group.loc[name, '數量'] += quantity else: group.loc[name] = [quantity] group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 出货函数 def remove_inventory(): # 获取物料名称和数量 name = name_entry.get() quantity = int(quantity_entry.get()) # 查找相同名称的数据并进行减操作 group = df.groupby('名稱').sum() if name in group.index and group.loc[name, '數量'] >= quantity: group.loc[name, '數量'] -= quantity else: messagebox.showerror('Error', '物料不足！') return group.reset_index(inplace=True) # 将修改后的数据写回Excel表格 group.to_excel(r'C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx', index=False, sheet_name='總表', mode='a', header=False) # 清空文本框 name_entry.delete(0, tk.END) quantity_entry.delete(0, tk.END) # 添加控件 tk.Label(window, text='物料名称：').grid(row=0, column=0) name_entry = tk.Entry(window) name_entry.grid(row=0, column=1) tk.Label(window, text='物料数量：').grid(row=1, column=0) quantity_entry = tk.Entry(window) quantity_entry.grid(row=1, column=1) tk.Button(window, text='进货', command=add_inventory).grid(row=2, column=0) tk.Button(window, text='出货', command=remove_inventory).grid(row=2, column=1) window.mainloop()TypeError: NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'mode報這個錯誤怎麽修改

这个错误是因为 to_excel() 方法中没有 mode 这个参数，所以需要将 mode 参数删除或替换为其他合适的参数。这里的 mode 参数是想要将数据添加到现有文件中，因此可以将 mode 参数替换为 append。 修改...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 5 2 from datetime import datetime, timedelta 4 # 读取原始数据 ----> 5 df = pd.read_excel('E:\GIS_data\LiangHu_data\lianghudiquqixiangshuju2010-2022.xlsx', encoding='utf-8') File E:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File E:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

TypeError是一种常见的错误类型，通常表示代码中某些对象或数据类型与执行的操作不匹配。例如，如果尝试对整数进行除以字符串的操作，就会产生TypeError。解决TypeError的方法通常是检查代码中可能发生数据类型不...

错误: unexpected string constant 于 "X <- read_xlsx("C:\\Users\\PC\\Desktop\\R\\ab.xlsx",1") X <- read_xlsx(""

错误: unexpected string constant 这个错误通常是由于字符串常量的格式错误导致的。在你提供的代码中，错误出现在以下这行代码上： X <- read_xlsx("C:\\Users\\PC\\Desktop\\R\\ab.xlsx",1") 在这行代码中，你...

TextData = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextData.columns = ['label'] TextData['texts'] = pd.read_excel('train.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 读入测试数据 TextDataTest = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[1]) TextDataTest.columns = ['label'] TextDataTest['texts'] = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0]) # 设置计数器，用jieba.cut对句子进行分词，并用Vocab构建词表 counter = Counter() for (label, texts) in TextData.values: counter.update(jieba.cut(texts)) min_freq = 1 # 设置最小频次 vocab = Vocab(counter, min_freq=min_freq) print(vocab['我'])出现Vocab.__init__() got an unexpected keyword argument 'min_freq'错误怎么改

这个错误可能是因为你使用的torchtext版本不支持min_freq参数。在早期版本的torchtext中，确实没有min_freq参数，需要使用其他方式来设置最小频次。 一种可行的解决方案是在构建counter对象时，将频率...

df = pd.read_excel(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx') ^ IndentationError: unexpected indent

这个错误通常是由于代码中存在缩进不当导致的。请检查前面的代码是否存在缩进，或者将这行代码前面的代码重新排版一下，使其缩进正确。正确的代码应该是这样的： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:...

在pycharm中，提示以下代码python代码有错误，错误提示为“Unexpected type(s):(str, str, list[str])Possible type(s):(Any, list | None, int)(Any, str | int, int)”。 import os import pandas dataframe_lashuju_gupiaodaima = pandas.read_excel(r"D:\TongDaXin2Excle\data\tdx\day\muban/lashuju_gupiaodaima.xlsx",sheet_name="lashuju_gupiaodaima",usecols=["股票代码"]) lashuju_gupiaodaima_list = dataframe_lashuju_gupiaodaima["股票代码"].tolist() print(lashuju_gupiaodaima_list) 请分析错误原因和改正方法，并提出解决办法。

这个错误提示表明你的代码向函数传递了错误的参数类型。具体来说，在这行代码中: python dataframe_lashuju_gupiaodaima = pandas.read_excel(r"D:\TongDaXin2Excle\data\tdx\day\muban/lashuju_gupiaodaima....

import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

这个错误是缩进错误（IndentationError），意味着您的代码缩进不正确。在Python中，缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。 在您提供的代码中，错误出现在第3行。请检查该行及其之前的...

上述程序无法运行，报错内容为：Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 60, in <module> process_xlsx_file(aaaaa) File "D:\PyCharm 2022.3.3\pythonProject\引证文献标准化处理.py", line 7, in process_xlsx_file wb = load_workbook(filename=aaaaa, use_iterators=True) TypeError: load_workbook() got an unexpected keyword argument 'use_iterators'

非常抱歉，我之前给出的建议中的load_workbook()函数的use_iterators参数是错误的。实际上，use_iterators参数在load_workbook()函数中是不存在的。 对于你的问题，可以尝试以下优化方法： 1. 使用iter_...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(data=['预测值', '实际值']), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')出现了TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'data'这个问题，我希望鼠标悬停的方法不变，只是修改这个错误使其正常运行

data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = ...

import akshare as ak stock_info_sh_df = ak.stock_info_sh_name_code(indicator="主板A股") # print(stock_info_sh_df) stock_info_sh_df.to_excel("上证A股股票代码.xlsx", index=False, engine="openpyxl") stock_info_sz_df = ak.stock_info_sz_name_code(indicator="A股列表") # print(stock_info_sz_df) stock_info_sz_df.to_excel("深证A股股票代码.xlsx", index=False, engine="openpyxl")执行之后出现TypeError: stock_info_sh_name_code() got an unexpected keyword argument 'indicator'如何解决

这个错误提示表明stock_info_sh_name_code()函数不支持indicator这个关键字参数。可能是您使用的akshare库版本较旧，没有该参数或者该参数已被更改。建议您更新akshare库到最新版本，然后再执行该代码。可以使用...

> sunburn_chart<-read_excel("D:/R/sunburn chart.xlsx", + sheet = "value") > ids<-sunburn chart$ids 错误: unexpected symbol在"ids<-sunburn chart"里

这个错误提示中的问题是出现了一个意外的符号，可能是因为您在代码中使用了不正确的语法或语句。在这个例子中，问题出现在 "sunburn chart" 一行中，R 无法识别该变量名。 解决方案是使用有效的变量名，例如 ...

import time import akshare as ak import pandas as pd with open("aa.txt","r") as fp: fp.readline() for i in fp: b = i.split() stock_zh_a_daily_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=b[0], adjust="hfq") a = stock_zh_a_daily_hfq_df # 定义文件 file_name=b[0]+".xlsx" writer = pd.ExcelWriter(file_name, encoding="utf-8-sig") a.to_excel(writer, "sheet1") writer.save() print("数据保存成功")

你的代码中存在一个缩进...另外，如果你的代码仍然出现 ExcelWriter.__new__() got an unexpected keyword argument 'encoding' 的错误，请检查你使用的 pandas 版本是否较老，如果是，可以尝试更新到最新版本。

data = pd.read_excel("汇总原版(2).xlsx",sheet_name=sheet,dtype=object,merge_cells=True) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'merge_cells'

很抱歉，pandas的read_excel函数确实没有merge_cells参数。如果你需要读取Excel文件中的合并单元格，可以使用openpyxl库来实现。下面是一个示例代码： python import openpyxl # 打开Excel文件 wb = ...

import pandas as pd dataDF = pd.read_excel("D:\小龙虾数据.xlsx", encoding="gbk"TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding', sheet_name = 'Sheet1', dtype = str)

这个错误可能是因为 read_excel() 函数不支持 encoding 这个参数。如果你需要指定编码格式，可以尝试使用 encoding 参数来打开文件，例如： python with open("D:\小龙虾数据.xlsx", encoding="gbk") as f...

df = pd.DataFrame('汇总.xlsx',usecols=["A:X"],skiprow=14,rows=51) TypeError: DataFrame.__init__() got an unexpected keyword argument 'usecols'

这个错误是因为pd.DataFrame()函数并没有usecols这个参数，你可以使用pd.read_excel()来读取Excel文件，并使用usecols参数来指定要读取的列。修改你的代码如下： import pandas as pd df = pd.read_...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 股本结构.xlsx', index=True) print(df) # 筛选股本和上市日期这两个行标签的数据 df = df[df.index.isin(['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'])] # 删除除股本和上市日期以外的所有数据 df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'], columns=False) # 将结果保存到Excel文件中 df.to_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 尝试股本结构.xlsx', index=True) 执行之后出现return func(*args, **kwargs) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'index'

这个错误提示是因为 pd.read_excel() 函数没有 index 这个参数，所以应该删掉 index=True。读取 Excel 文件的语句应该改为： python df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/python...
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