#%% import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的所有表格 excel_file = pd.ExcelFile('附件1-装箱数据.xlsx') # 读取指定表格 df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') # 检查是否有缺失值 print(df1.isnull().sum()) print(df2.isnull().sum()) print(df1.head()) print(df2.head()) df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) df2.drop(columns=['重量']).values print(df1.head()) print(df2.head())
时间: 2023-06-19 10:03:40 浏览: 67
这段代码主要是对Excel文件中的两个表格进行读取,并进行了一些简单的数据处理和检查缺失值的操作。具体解释如下:
- 首先,通过 pandas 库中的 ExcelFile 类读取 Excel 文件中的所有表格。
- 然后,使用 read_excel() 方法读取指定的表格,并将其存储为 DataFrame 对象,分别命名为 df1 和 df2。
- 接着,使用 isnull() 和 sum() 方法检查 df1 和 df2 中是否有缺失值。
- 然后,使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据,以确保读取正确。
- 接下来,对 df2 中的耗材类型进行转换,转换为数字表示,袋为1,箱为0。
- 然后,使用 drop() 方法删除 df2 中的重量列,并使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。
- 最后,再次使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据,以确保数据处理和转换正确。
需要注意的是,代码中的 df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) 这一行不是很合理,因为它实际上没有对 df2 进行任何操作。正确的写法应该是 df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True)。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。