>>> print(df.columns) Index(['[Header]', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20'], dtype='object')

根据你提供的列名信息，发现你的 Excel 文件中的列名是以 "Unnamed" 开头的。这可能是于 Excel 文件中存在空白列导致的。

你可以尝试修改代码，将列名范围修改为 `'Unnamed: 1':'Unnamed: 20'`，如下所示：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 提取指定范围的数据
data = df.loc[0:9, 'Unnamed: 1':'Unnamed: 20']

# 另存为新的 Excel 文件
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

请注意，这里假设你要提取的数据范围是从第1行到第10行，从第2列到第21列（即 `'Unnamed: 1':'Unnamed: 20'`）。

如果你的实际情况有所不同，请根据你的 Excel 文件中的列名和数据范围进行调整。

希望对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

def datadeal(data): data.describe() if 'Unnamed: 0' in data.columns: data.drop(data['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data.drop(data['编号']) # 对数据进行标准化 normalized_data = data.fit_transform(data) print(normalized_data) 改错

有几个问题需要修正：

1. `data` 是一个，应该是一个 DataFrame 类型的对象，所以在代码开头应该导入 pandas 库并将 `data` 视为 DataFrame 对象。

2. `data.describe()` 只是计算数据的统计摘要，没有对原始数据进行修改，所以不需要将其赋值给任何变量。

3. 在删除列时，应该使用 `data.drop(columns=['Unnamed: 0'])` 或 `data.drop(columns=['编号'])`，并且需要指定 `columns` 参数。

4. 对数据进行标准化时，需要实例化 `StandardScaler` 对象并调用其 `fit_transform` 方法，而不是直接调用 DataFrame 的方法。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def datadeal(data):
    # 数据描述
    data.describe()
    
    # 删除列
    if 'Unnamed: 0' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
    elif '编号' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['编号'])
    
    # 实例化 StandardScaler 对象
    scaler = StandardScaler()

    # 对数据进行标准化
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)

    print(normalized_data)

请注意，这只是修改了代码中的一些错误，但无法确保代码在整体上与您的需求相匹配。您可能需要根据实际情况进一步调整代码。

pd.concat出现unnamed：0

`pd.concat`函数默认会给合并后的新列（如果是Series）或者新表（如果是DataFrame）命名。如果合并前的表没有列名或者行索引名，那么合并后的新表的列名或者行索引名就会被设置为`unnamed: 0`。这个`unnamed: 0`表示的是没有命名的第0列或者第0行。

如果你想要避免出现这种情况，可以在合并前，先给原表添加上列名或者行索引名。例如：

# 创建两个没有列名和行索引名的DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df2 = pd.DataFrame([[5,6],[7,8]])

# 给df1和df2添加列名和行索引名
df1.columns = ['A', 'B']
df1.index = ['a', 'b']
df2.columns = ['A', 'B']
df2.index = ['c', 'd']

# 进行concat操作
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果：

   A  B
a  1  2
b  3  4
c  5  6
d  7  8

可以看到，合并后的新表没有出现`unnamed: 0`这个列名或者行索引名。